複数の画像やテキストの解釈 人工知能 - Section 153

人工知能の世界とその変革の可能性を探ります

スケールにおけるトランスフォーマーの最適化ツールキット、Optimumをご紹介します

この投稿は、Hugging Faceが最先端の機械学習プロダクションパフォーマンスを民主化するための旅の第一歩です。目指すところ...

Hugging FaceとGraphcoreがIPU最適化されたTransformersのために提携

2021年AIハードウェアサミットでの発表により、Hugging Faceはデバイス最適化モデルやソフトウェア統合を含む新しいハードウ...

ハグフェイスでの夏

夏は公式に終わり、この数か月はHugging Faceでかなり忙しかったです。Hubの新機能や研究、オープンソースの開発など、私たち...

Gradioを使用して、Spacesで自分のプロジェクトをショーケースしましょう

Gradioを利用することで、機械学習プロジェクトを簡単にデモンストレーションすることができます。 このブログ記事では、以下...

リモートセンシング(衛星)画像とキャプションを使用してCLIPの微調整

リモートセンシング(衛星)画像とキャプションを使用したCLIPの微調整 今年の7月、Hugging FaceはFlax/JAXコミュニティウィ...

1Bのトレーニングペアで文埋め込みモデルをトレーニングする

文の埋め込みは、文を実数のベクトルにマッピングする手法です。理想的には、これらのベクトルは文の意味を捉え、高度に汎用...

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...

モダンなCPU上でのBERTライクモデルの推論のスケーリングアップ – パート2

イントロダクション:CPU上でのAI効率を最適化するためのIntelソフトウェアの使用 前のブログ記事で詳細に説明したように、In...

🤗 Transformersを使用して、低リソースASRのためにXLSR-Wav2Vec2を微調整する

新着(11/2021):このブログ投稿は、XLSRの後継であるXLS-Rを紹介するように更新されました。 Wav2Vec2は、自動音声認識(AS...

IPUを使用したHugging Face Transformersの始め方と最適化について

Transformerモデルは、自然言語処理、音声処理、コンピュータビジョンなど、さまざまな機械学習タスクで非常に効率的であるこ...

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