Search Results コミュニティ

安定した拡散コミュニティのAI

「ステーブルディフュージョンAIは、革新的な技術により芸術界を革命化し、創造性を高め、芸術の評価を変えています」

マシンラーニングのロードマップ：コミュニティの推奨事項2023

前回の記事で、このロードマップの第1部では、機械学習のための出発点と方向性について簡単に説明しました初心者が堅固な基盤を築くためのシンプルな計画について話しました

『Stack OverflowがOverflowをリリース：開発者コミュニティとAIの統合』

Stack Overflow（スタック・オーバーフロー）は、問題解決と知識を求める開発者のための名高いプラットフォームであり、新しいロードマップを発表することで画期的な一歩を踏み出し、生成型AIの統合による新たな時代を迎えます。OverflowAIという名前のこのビジョナリーなイニシアチブは、プラットフォームの機能を向上させ、検索機能を改善し、世界中の開発者にとってシームレスな体験を提供することを約束しています。この革新的な取り組みの基盤となるのは、従来の語彙的な検索方法からのパワフルなアップグレードであるセマンティック検索です。Stack Overflowは、ベクトルデータベースの潜在能力を活用することで、ユーザーのクエリによりインテリジェントな応答を提供し、それらを彼らの研究トピックと正確に一致させることを目指しています。目標は、信頼性と正確性に重点を置いた、まさに会話形式のヒューマンセントリックな検索体験を作り出すことであり、GenAIの力で問題の解決策に瞬時にアクセスできるようにすることです。このアプローチの特徴は、貢献者の努力が認識され、報酬が与えられることに対する断固たる焦点です。 OverflowAIの利点は、同様の強化された検索機能がStack Overflow for Teamsに統合されることによって、公共プラットフォームを超えて広がります。これにより、お客様はStack Overflow for Teams、公共プラットフォーム、Confluence、GitHubなどの知識リポジトリを活用しながら、迅速に関連する回答を見つけることができます。 OverflowAIの最も興奮する要素の1つは、Stack Overflow for Teams向けの「エンタープライズナレッジインジェスチョン」の導入です。この画期的な機能により、ユーザーは既存の正確で信頼性の高いコンテンツを活用して、わずか数分で包括的なナレッジベースを構築することができます。AIと機械学習アルゴリズムを利用して、システムは初期のタグ付け構造を作成し、チームの最も頻繁な問い合わせ領域に基づいて関連する質問と回答を推奨します。このAIパワードプロセスにより、Stack Overflowコミュニティを効率的に始めることができ、開発者は正確性と関連性を確保するためにコンテンツのキュレーションと改善に集中できます。投票、編集、コメント、ビューなどの品質と正確性の指標により、すべての知識は内部コミュニティ内で発見可能で再利用可能であり、価値ある情報の活気ある拠点を創り出します。アクセシビリティをさらに向上させるために、Stack OverflowはStack Overflow for Teamsのナレッジベースをその新しいチャットボットStackPlusOneに統合し、Slackとシームレスに連携させています。この巧妙な統合により、最も技術的な課題に対する解決策に瞬時にアクセスでき、TeamsのインスタンスとStack Overflowの公共プラットフォームのコミュニティが検証したソースからの情報を引き出すことができます。GenAIは会話形式で応答を提供し、技術的に少なくともない組織のメンバーでも情報を簡単に理解できるようにします。 AIをプラットフォームに統合するだけにとどまらず、Stack OverflowはAIを中心とした知識共有コミュニティの育成にも積極的に取り組んでいます。GenAI…

コース開始コミュニティイベント

嬉しいお知らせです。Hugging Faceチームの多くの作業の結果、Hugging Faceコースのパート2が11月15日にリリースされます！パート1では、事前学習済みモデルの使用方法、テキスト分類タスクでの微調整、そして結果のモデルハブへのアップロードを教えることに焦点を当てました。パート2では、他の一般的なNLPタスクに焦点を当てます：トークン分類、言語モデリング（因果関係とマスク）、翻訳、要約、質問応答。また、Hugging Faceエコシステム全体について詳しく説明し、特に🤗データセットと🤗トークナイザーについても詳しく説明します。このリリースに合わせて、コミュニティイベントを開催しますので、ぜひご参加ください！プログラムには2日間の講演が含まれ、その後、いかなるNLPタスクでもモデルの微調整に焦点を当てたチームプロジェクトが行われ、最後にこのようなライブデモが行われます。もし機械学習の新しい仕事を探している場合は、これらのデモはあなたのポートフォリオにうまく収まります。また、参加者全員には、それらの中から1つを構築することに成功した場合に修了証が送られます。 AWSはこのイベントをスポンサーしており、Amazon SageMakerを介して参加者に無料のコンピューティングを提供しています。登録するには、このフォームに記入してください。以下に、2日間の講演の詳細をご紹介します。 1日目（11月15日）：Transformerの概要とトレーニング方法の高レベルビュー講演の初日は、Transformerモデルの高レベルなプレゼンテーションと、トレーニングや微調整に使用できるツールに焦点を当てます。 2日目（11月16日）：使用するツール 2日目は、Hugging Face、Gradio、AWSチームによる講演に焦点を当て、使用するツールを紹介します。

GPT2からStable Diffusionへ：Hugging FaceがElixirコミュニティに参入します

エリクサーのコミュニティは、GPT2からStable Diffusionまでのいくつかのニューラルネットワークモデルがエリクサーに到着したことをお知らせいたします。これは、Hugging Face Transformersを純粋なエリクサーで実装したBumblebeeライブラリによって可能になりました。これらのモデルで始めるために、エリクサーの計算ノートブックプラットフォームであるLivebookのチームが、「スマートセル」と呼ばれるコレクションを作成しました。これにより、開発者はわずか3回のクリックで異なるニューラルネットワークタスクのスキャフォールドを作成できます。詳細については、私のビデオアナウンスをご覧ください。エリクサーが実行されるErlang仮想マシンの並行性と分散サポートのおかげで、開発者はこれらのモデルを既存のPhoenixウェブアプリケーションの一部として埋め込み、提供することができます。また、Broadwayを使用してデータ処理パイプラインに統合し、Nerves組み込みシステムと一緒にデプロイすることもできます。いずれのシナリオでも、BumblebeeモデルはCPUとGPUの両方にコンパイルされます。背景エリクサーに機械学習を導入する取り組みは、ほぼ2年前にNumerical Elixir（Nx）プロジェクトで始まりました。Nxプロジェクトは、マルチ次元テンソルと「数値定義」を実装しています。これは、CPU/GPUにコンパイルできるElixirのサブセットです。Nxは、Google XLA（EXLA）とLibtorch（Torchx）のバインディングを使用して、車輪の再発明を防いでいます。 Nxイニシアチブからは、他のいくつかのプロジェクトが生まれました。Axonは、FlaxやPyTorch Igniteなどのプロジェクトからインスピレーションを受け、エリクサーに機能的で組み合わせ可能なニューラルネットワークをもたらします。Explorerプロジェクトは、dplyrとRustのPolarsから借用して、エリクサーコミュニティに表現力豊かで高性能なデータフレームを提供します。 BumblebeeとTokenizersは、私たちが最近リリースしたものです。私たちは、Hugging Faceがコミュニティとツール間での協力的な機械学習を可能にすることに感謝しています。これは、エリクサーエコシステムを迅速に進化させる上で重要な役割を果たしました。次に、エリクサーでのニューラルネットワークのトレーニングと転移学習に焦点を当てる予定です。これにより、開発者は事業やアプリケーションのニーズに合わせて事前学習済みモデルを拡張および特化することができます。また、伝統的な機械学習アルゴリズムの開発についても、さらに発表する予定です。あなたの番です Bumblebeeを試してみたい場合は、次のことができます： Livebook v0.8をダウンロードし、ノートブック内の「+ Smart」セルメニューから「ニューラルネットワークタスク」を自動生成します。現在、Livebookを追加のプラットフォームとスペースで実行できるようにする作業を進めています（お楽しみに！😉）。 Bumblebeeモデルの例として、単一ファイルのPhoenixアプリケーションも作成しました。これは、Phoenix（+ LiveView）アプリケーションの一部として統合するための必要な基盤を提供します。より実践的なアプローチに興味がある場合は、いくつかのノートブックを読んでみてください。エリクサーの機械学習エコシステムの構築を支援したい場合は、上記のプロジェクトをチェックして試してみてください。コンパイラ開発からモデル構築まで、多くの興味深い領域があります。たとえば、Bumblebeeにさらにモデルやアーキテクチャを追加するプルリクエストは、歓迎されるでしょう。未来は並行、分散、そして楽しいです！

中国語話者向けのHuggingFaceブログをご紹介します：中国のAIコミュニティとの協力の促進

この記事は、中国語の简体中文でもご覧いただけます。中国語話者向けのブログへようこそ！ Hugging Faceの新しい中国語話者向けブログ hf.co/blog/zh をご紹介いたします！献身的なボランティアのグループが、ブログ投稿やトランスフォーマー、ディフュージョン、強化学習に関する包括的なコースなど、私たちの貴重なリソースを翻訳することで、この可能性を実現しました。この取り組みは、急速に成長する中国のAIコミュニティに私たちのコンテンツを利用しやすくすることを目的としており、相互の学習と協力を促進します。中国のAIコミュニティの成果を認識する私たちは、優れた才能と革新を示した中国のAIコミュニティの驚異的な成果と貢献を強調したいと考えています。HuggingGPT、ChatGLM、RWKV、ChatYuan、ModelScopeのテキストからビデオへのモデル、さらにはIDEA CCNLとBAAIの貢献など、画期的な進展は、コミュニティ内にある信じられないほどの可能性を示しています。さらに、中国のAIコミュニティは、Chuanhu GPTやGPT Academyなどのトレンディなスペースの創造にも積極的に取り組んでおり、その熱意と創造性を示しています。私たちは、PaddlePaddleなどの組織と協力して、Hugging Faceとのシームレスな統合を実現し、機械学習の領域でのより多くの共同作業を可能にしています。協力関係と将来のイベントの強化私たちは、中国の協力者との協力の歴史に誇りを持ち、知識の交換と協力を可能にするさまざまなイベントで一緒に働いてきました。私たちの協力の一部には、次のものがあります： DataWhaleとのオンラインChatGPTコース（進行中） JAX/Diffusersコミュニティスプリントのための北京での初めてのオフラインミートアップ Baixing AIとのPromptエンジニアリングハッカソンの主催 PaddlePaddleとのLoraモデルの微調整 HeyWhaleのイベントでの安定したディフュージョンモデルの微調整…

LGBTQ+コミュニティをAI研究で支援する

研究者のケビン・マッキーは、サイエンスフィクションと社会心理学への初期の愛が彼のキャリアに影響を与えたこと、そして彼が「クィアの公正さ」の研究を進めるのに役立ち、人間とAIの協力を支援し、AIがLGBTQ+コミュニティに与える影響を研究していることを語ります

Life at DeepMind

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マシンラーニングのロードマップ：コミュニティの推奨事項2023

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GPT2からStable Diffusionへ：Hugging FaceがElixirコミュニティに参入します

中国語話者向けのHuggingFaceブログをご紹介します：中国のAIコミュニティとの協力の促進

LGBTQ+コミュニティをAI研究で支援する

近接度とコミュニティ：PythonとNetworkXによるソーシャルネットワークの分析—Part 3

AIがトランスコミュニティに与える悪影響を明らかにする

「言語モデルの逆スケーリングの謎を解明する」

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