Together AI 在 Hugging Face 发布 Tev1-4B-experimental 权重
Tev1-4B-experimental 权重位于 Hugging Face 上的 togethercomputer 仓库。Together AI 将该模型描述为一项实验,旨在展示专用决策模型可以相当容易地训练。
Tev1-4B-experimental 权重位于 Hugging Face 上的 togethercomputer 仓库。Together AI 将该模型描述为一项实验,旨在展示专用决策模型可以相当容易地训练。
Victor M 称,该模型将长文档转成较小的页面图像以节省 token,再仅检索与问题相关页面的全文。
这一拥有 1 亿参数的模型可追踪谁在何时发言,包括声音重叠的情况,并支持最多 8 名说话人。该模型已在 huggingface 提供。
可在 Hugging Face Space 中试用 Nemotron 3 Diarization。一篇 Hugging Face 博客介绍了该模型的工作原理和入门方法。
该模型在 Hugging Face Jobs 上训练,费用约 1.50 美元,可根据数据集的列名和第一行给出任务标签及概率。Daniel van Strien 称,17 分钟微调将其首条建议与所有者标签的匹配率从 10% 提高到 69%。
Pedro Cuenca 表示 tokenizers v1(Rust)快 3 到 30 倍,具备可选退出的 tokenization 训练 crate、额外优化以及详尽的基准测试。他表示即将登陆 transformers。
Lysandre (@LysandreJik) said Tokenizers v1’s first release candidate is out, citing up to 30x faster tokenization, thread scaling, lower latency, lower memory use, and a very small crate size. He linked details at https://huggingface.co/blog/tokenizers-v1.
Daniel van Strien 表示,机器人公司 Eidon AI 正在逐步关停,并已在 Hugging Face 上以 CC-BY-4.0 许可发布其全部数据,包括 1,274 小时配有成对 7-IMU 手臂追踪的第一人称视角视频,涵盖 13,451 段录制(9 TB)。
Qwen 重点介绍了 Hugging Apps 在 Hugging Face Spaces 上的 Qwen-Image-2.1 实时演示,称单个检查点即可覆盖生成与编辑,并可在浏览器中试用,无需任何设置。Hugging Apps 将该模型描述为 7B 参数的原生生成与编辑模型,最多支持 10 张图像参考。
Ghita 向 Jev 用户表示,zerank-2 是一款 4B 开源重排序模型,同时会返回置信度分数,因此可设置阈值将其用作分类器。该帖文称其可通过 Baseten 或 Fireworks AI 自行部署,并附上了 Hugging Face 模型页面链接。
Hugging Apps 表示,Qwen Image 2.1 是一款 7B 参数的原生图像生成与编辑模型,最多支持 10 张参考图像,配备自有的提示词增强大语言模型,并已集成 diffusers 和 ComfyUI。该模型可在 Hugging Face Spaces 上使用。
Sayak Paul 表示 Qwen-Image-2.1 已在 Diffusers 中实现 Day-0 可用,并链接到 Hugging Face 上的该模型。