🤗 Transformers 中有几个多语言模型，它们的推理用法与单语模型不同。不过，并非所有多语言模型的用法都不同。一些模型，如bert-base-multilingual-uncased，可以像单语模型一样使用。本指南将向您展示如何使用推理中用法不同的多语言模型。
Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）希望打埃隆·马斯克（Elon Musk）的脸，但也希望用公司最新的大语种模型击败AI竞争对手。
免责声明： 分词器的默认行为已在 2023 年 4 月修复并更改。之前的版本在目标和源分词序列的末尾都添加了 [self.eos_token_id, self.cur_lang_code]。这是错误的，因为 NLLB 论文提到了 (第 48 页，6.1.1. 模型架构)：
一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
今天社群中的小伙伴面试遇到了一个问题，如何保证生成式语言模型在同样的输入情况下可以保证同样的输出。
1800亿参数，Falcon在3.5万亿token完成训练，直接登顶Hugging Face排行榜。
近期，AI领域不断涌现出重大的变革和创新，其中包括大规模模型的问世和AIGC技术的快速迭代发展。每天都有新技术、新算法不断涌现，更大型的模型也层出不穷。AI技术已经渗透到了各行各业，对开发者、设计师、文字工作者等职业都产生了深刻影响。AI正在改变着我们的工作生产方式，这已成为行业的共识。因此，了解和掌握AI的重要技术变革和趋势对于开发者来说至关重要。 为了让更多的开发者了解和真正参与到技术的开发与应用中，我们推出了一项名为【云上探索实验室】的活动，希望可以和开发者一起从实践中探索技术的边界。本期实验室主题围
源码地址：transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com)
机器之心报道 机器之心编辑部 你不能这样对比啊。 今年 7 月初，Meta AI 发布了一个新的翻译模型，名为 No Language Left behind (NLLB)，我们可以将其直译为「一个语言都不能少」。 顾名思义，NLLB 可以支持 200 + 语言之间任意互译，Meta AI 还把它开源了。平时你都没见到的语言如卢干达语、乌尔都语等它都能翻译。 论文地址：https://research.facebook.com/publications/no-language-left-behind/ 开
机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 来自美国康奈尔大学等机构的研究团队获得了最佳长论文奖，泰国的研究者获得了本次的最佳短论文奖。 近日，自然语言处理领域顶级会议 EMNLP 2022 在阿联酋首都阿布扎比举行。 今年的大会共有投稿 4190 篇，最终 829 篇论文被接收（715 篇长论文，114 篇论文），整体接收率为 20%，与往年差异不大。 大会于当地时间 12 月 11 日落幕，同时也公布了本届论文奖项，包括最佳长论文（1 篇）、最佳短论文（1 篇）、最佳 Demo 论文（1 篇）。 最佳长论文
从大量文本中解锁准确且富有洞察力的答案是大型语言模型 (LLM) 所实现的一项令人兴奋的功能。在构建 LLM 应用程序时，通常需要连接和查询外部数据源以为模型提供相关上下文。一种流行的方法是使用检索增强生成（RAG）来创建问答系统，该系统可以理解复杂的信息并对查询提供自然的响应。 RAG 允许模型利用庞大的知识库，并为聊天机器人和企业搜索助手等应用程序提供类似人类的对话。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe
当把中文翻译成法文时，以前最好的多语种模型的方式是把中文翻译成英文，把英文翻译成法文，因为英语的训练数据是最多的。
亚马逊宣布推出一款由AWS设计的芯片Inferentia，专门用于部署带有GPU的大型AI模型，该芯片预计于明年推出。
大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。假如不加prompt直接训练，是不是测试的时候不加prompt也可以？还有一个就是多轮prompt和单轮prompt怎么构造的问题？好多模型训练方式不统一 包括指令数据形式有所不同，选择困难症又来了。。
这次打算用 Hugging Face 的 API 来写一份预训练大（小）模型的代码，也就是用 Trainer 来做预训练。由于只是想练习一下，因此打算选一个极小模型 + 小数据集。为了贴近主流，于是打算预训练一个 LLaMA 3——不过是超迷你版本，大小仅不到 20M。
不知人们是否了解AWS云服务，但很确定到目前为止，每个IT专业人士都听说过流行的亚马逊网络服务(AWS)产品，如弹性云计算(EC2)和简单存储服务(S3)。但是，亚马逊公司还提供100多种可用的云服务，可能很多人还不知晓。 来自调研机构Synergy Research Group的最新调查数据显示，2017年第四季度，基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和托管私有云的支出增长了46%，亚马逊公司为此投入大部分资金。 这个调查报告指出，“AWS公司继续保持其云计算领域的主导地位，其收入超过四个
如果你不是极客，这款相机可能不太适合你，但如果你也想自己搞出一款AI摄像机，这款DeepLens可能会让你欢喜。
今天，宣布[Meta 的 Llama 3 模型在 Amazon Bedrock 全面上市。 Meta Llama 3 专为构建、实验和负责任地扩展生成式人工智能(AI) 应用程序而设计。新的 Llama 3 模型最有能力支持广泛的用例，并在推理、代码生成和指令方面进行了改进。更多免费试用产品链接
Ambarella公司总部位于加州圣克拉拉，以芯片闻名。近日，它宣布了一个新的机器人平台，该平台基于其用于人工智能处理的CVflow架构。此外，它还与亚马逊网络服务签署了一项协议，以简化用其芯片设计产品的过程，有助于训练机器学习模型。
不管你在世界的哪个地方，美国、巴西、法国或者亚洲的婆罗洲岛，借助机器翻译，谷歌和Facebook这类软件都可以把平台上的几乎任何文字内容都翻译成当地语言。
这大概就是为什么亚马逊开发了AutoGluon，这是一个开放源代码库，旨在使开发人员仅用几行代码即可编写AI嵌入的应用程序。它已经在GitHub上公开发布。
M2M100 模型是由 Angela Fan、Shruti Bhosale、Holger Schwenk、Zhiyi Ma、Ahmed El-Kishky、Siddharth Goyal、Mandeep Baines、Onur Celebi、Guillaume Wenzek、Vishrav Chaudhary、Naman Goyal、Tom Birch、Vitaliy Liptchinsky、Sergey Edunov、Edouard Grave、Michael Auli、Armand Joulin 在 Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation 中提出的。
Llama 3的开源，再次掀起了一场大模型的热战，各家争相测评、对比模型的能力，也有团队在进行微调，开发衍生模型。
AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion，见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外，应用前景也在逐渐清晰，AIGC（人工智能生成内容）成为了众多科技公司正在尝试的领域。
来源：Deephub Imba本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。从头开始训练基于Transformer 的模型通常很困难，因为它需要大型数据集和高 GPU 内存。我们可以使用许多具有不同目标的
BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。
本文首次介绍的Transformers模型。具体来说，将使用本文中的BERT（来自Transformers的双向编码器表示）模型。
前几天，Facebook发了一个百种语言互译的模型M2M-100，这边谷歌着急了，翻译可是我的老本行啊。
责编 | 王子彧 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 最近的 AI 圈，真是“热闹得一塌糊涂”： 输入一句话就能生成图像的 Stable Diffusion 火爆数月；这边大家不亦乐乎地和智能语音助手聊天…AI 正在开启新时代——从高深莫测的黑科技，变身为辅助工作、生活不可或缺的重要组成部分。 模型变大，算法繁杂 AI 技术开发平台是关键 如果说，简单的 AI 功能试用是新手，熟练掌握 AI 开发是出师，深入行业应用就是真正的大师了。然而，AI 开发过程中如果没有合适的平台，开发过程就会繁琐，
编辑：cecilia 马文 弗朗西斯 【新智元导读】昨天，谷歌重磅发布Cloud AutoML，这个无需写代码，全自动训练的AI工具被视为谷歌在机器学习服务（MLaaS）领域全力加速追赶其它科技巨头的核武器，微软和亚马逊在机器学习服务领域早有动作，三家PK战况如何，各有哪些产品，目前MLaaS还处于起步阶段，未来的展望又有哪些？ 谷歌昨天宣布推出AutoML Vision，是其机器学习即服务（MLaaS）的重大改进，试图弥补在过去一年左右与微软的竞争差距。 亚马逊AWS去年11月份在AWS Re：Inve
论文：Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation
现在AI最火的方向是什么？那必须是AIGC（AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容）。
任何多模态模型都需要一个对象来编码或解码将多个模态（文本、视觉和音频）组合在一起的数据。这由称为处理器的对象处理，这些对象将多个处理对象（如文本模态的分词器、视觉的图像处理器和音频的特征提取器）组合在一起。
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说，机器学习听起来就像航天技术一样，属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统，机器学习确实是这样的。（注：Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站，曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。）但受万物皆服务（everything-as-a-service）这一趋势的影响，机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手，并且只想实现一些很容易
请注意，BlenderbotSmallModel 和 BlenderbotSmallForConditionalGeneration 仅与检查点facebook/blenderbot-90M结合使用。较大的 Blenderbot 检查点应该与 BlenderbotModel 和 BlenderbotForConditionalGeneration 一起使用
您可以使用AutoBackbone类初始化一个模型作为骨干，并获取任何阶段的特征图。您可以定义out_indices来指示您想要从哪些层获取特征图。如果您知道层的名称，也可以使用out_features。您可以互换使用它们。如果同时使用out_indices和out_features，请确保它们是一致的。不传递任何特征图参数将使骨干产生最后一层的特征图。为了可视化各个阶段的外观，让我们以 Swin 模型为例。每个阶段负责特征提取，输出特征图。
无论您选择哪个框架，您都可以使用 GenerationConfig 类实例对生成方法进行参数化。请参考此类以获取完整的生成参数列表，这些参数控制生成方法的行为。
随着 ChatGPT 的到来，大模型[1]（Large Language Model，简称 LLM）成了新时代的 buzzword，各种 GPT 产品百花齐放。
作者 ｜刘燕 不知不觉， re:Invent 已经走过了 11 个年头。11 月 28 日，一年一度的 re:Invent 2022 全球大会开幕。 这是自 2019 年疫情以来的首次现场活动，因此也格外有意义。据悉，re:Invent 2022 吸引了约 50000 人现场参加，与疫情前的水平相当。而线上参加的人数超过 300000 人。 这场为期五天的云计算盛会又给大家带来了很多新的惊喜。 重要发布综述 在 re:Invent 2022 上，亚马逊云科技推出了广泛的新应用程序和产品增强功能，旨在优
例如Meta家的Llama 2 70B、Antropic家的Claude 2.1等等：
Axolotl[1] 是一个旨在简化各种AI模型的微调过程的工具，支持多种配置和架构。
AI 科技评论按：10 月 3 日，在首届 PyTorch 开发者大会上，Facebook 正式发布 PyTorch 1.0 开发者预览版，在带来 PyTorch 1.0 一系列更新的同时，还重点介绍了该框架的生态支持和教育方面的合作。
本文首先分析微调脚本trainer.sh的内容，再剖析ChatGLM是如何与Huggingface平台对接，实现transformers库的API直接调用ChatGLM模型，最后定位到了ChatGLM模型的源码文件。
SeamlessM4T-v2 模型是由 Meta AI 的 Seamless Communication 团队在Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation中提出的。
编者按：此前，论智发表了一篇面试了10家公司，这是我能记住的所有问题的文章，在各平台受到了广泛关注。在评论区，许多读者都表达了自己的惊讶之情，认为这些国外（印度）的面试题太基础了，其中的一部分甚至可以用过于简单来形容，但也有不少人认可面试官的专业程度，指出他们的问题虽然浅显，但的确能反映应聘者的知识水平和实践经验。本文是前文的续作，主要分两个部分，其中第一部分是Uber、Google、Facebook等大型公司的面试题，第二部分则是开发者在面试前的十个准备步骤，希望能给大家带来帮助。
本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用，我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式，可以直接通过transformers库进行加载：参数格式转化
终于，亚马逊也加入了全球AI芯片大战。今天凌晨，亚马逊在拉斯维加斯召开的AWS re：Invent大会上，亚马逊AWS CEO Andy Jassy发布了一系列新产品，其中包括针对机器学习定制设计的云端AI芯片Inferentia。
编辑：闻菲、佩琦、张乾 【新智元导读】谷歌又放大招：刚刚，Jeff Dean连发十条Twitter，介绍最新发布的测试版Cloud TPU，目前在美国地区开放，每小时6.5美元。谷歌表示，一个Clou
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