Hugging Face 推出跨模型统一工具调用 API
Hugging Face 在 Transformers 中推出统一的工具调用 API,同一份代码可在 Mistral、Cohere、NousResearch 和 Llama 等模型家族间通用,几乎无需针对模型做改动。
推荐理由:原文给出跨模型统一工具调用接口与 Transformers 辅助函数,读者可据此判断迁移成本与复用方式。
Hugging Face 在 Transformers 中推出统一的工具调用 API,同一份代码可在 Mistral、Cohere、NousResearch 和 Llama 等模型家族间通用,几乎无需针对模型做改动。
推荐理由:原文给出跨模型统一工具调用接口与 Transformers 辅助函数,读者可据此判断迁移成本与复用方式。
Mistral AI 在 La Plateforme 上线模型定制功能,支持对 Mistral Large 2 和 Codestral 等旗舰及专用模型进行 base prompt、few-shot 提示或微调,并可自带数据集。
OpenAI 在 API 中推出结构化输出(Structured Outputs),模型输出现在可以可靠地遵循开发者提供的 JSON Schema。
推荐理由:OpenAI 在 API 中引入结构化输出,模型输出可稳定遵循开发者提供的 JSON Schema,便于判断对现有集成方式的影响。
Hugging Face 梳理了截至 2024 年 8 月 6 日 Hub 上的安全功能:面向所有用户的细粒度 token、2FA、commit 签名、组织访问控制,以及基于 ClamAV、picklescan、trufflehog 的自动化安全扫描。Enterprise Hub 用户还可使用 SAML 2.0 与 OIDC 协议的 SSO、Resource Groups 等高级控制。
Hugging Face 面向 Enterprise Hub 组织推出 NVIDIA NIM API(无服务器),可在 Hugging Face Hub 内用标准化 API 对 Llama、Mistral 等开源模型运行推理。
OpenAI 正在测试 SearchGPT,这是新搜索功能的临时原型,可提供快速及时的答案并附上清晰相关的来源。
推荐理由:OpenAI 官方披露搜索原型 SearchGPT 的测试状态,可据此了解其搜索产品的早期形态与定位。
Hugging Face 为 TGI 推出 Multi-LoRA 服务,只需部署一次基础模型,即可根据请求中的 adapter_id 动态选择对应的 LoRA 适配器,官方称可服务 30 个模型。
推荐理由:原文给出 TGI Multi-LoRA 的部署方式与成本对比,读者可据此判断多微调模型能否合并到一次部署。
OpenAI 为 ChatGPT Enterprise 新增 Compliance API 集成、SCIM 和 GPT 控制功能,用于支持大规模合规项目、数据安全与用户访问管理。
Hugging Face 正在 Dataset Hub 上试验一项基于开源 PII 检测工具 Presidio 的新功能,用户可查看数据集 PII 含量报告,以便在训练前决定是否进一步过滤。该功能面向含 PII 的标注数据集和大规模预训练数据集,后者虽经过滤仍可能残留少量敏感信息。数据集所有者也可用报告验证发布前的 PII 过滤流程。
Hugging Face 与 KerasHub 实现共享模型保存格式,Hub 上 300K+ 个 Transformers 模型现可直接加载进 KerasHub,首批支持 Gemma 1/2、Llama 3 和 PaliGemma。KerasHub 模型可在 TensorFlow、JAX、PyTorch 后端间无缝切换,需将 keras 升级至 3.3.3 以上。
Hugging Face 宣布其 Inference Endpoints 和 Spaces 现已支持 Google Cloud TPU v5e,提供 v5litepod-1(1 核 16 GB,$1.375/小时)、v5litepod-4(4 核 64 GB,$5.50/小时)和 v5litepod-8(8 核 128 GB,$11.00/小时)三种配置。
Hugging Face 为 Dataset Hub 的数据集搜索新增按模态、大小、格式和库四项筛选功能,可按文本、图像、音频等模态及行数区间检索,并支持 Parquet、WebDataset 等格式和 Pandas、Dask、Datasets 库兼容性过滤。这些筛选可相互组合,并与语言、任务、许可证等已有过滤器及文本搜索栏搭配使用。
Color Health 与 OpenAI 合作推出 Cancer Copilot,利用 GPT-4o 识别缺失的诊断检查并生成个性化检查方案,帮助医疗人员就癌症筛查和治疗做出循证决策,从而加速癌症患者获得治疗。
Stability AI 的 Stable Diffusion 3 Medium(2B 参数)上线 Hugging Face Hub 并接入 Diffusers,同时提供 DreamBooth 与 LoRA 训练脚本。
推荐理由:原文给出 SD3 Medium 的架构变化与 Diffusers 集成细节,读者可据此判断显存占用与推理速度的取舍。
Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO(REINFORCE Leave One-Out)训练器,作为 PPO 之外的在线 RLHF 训练算法。官方称 RLOO 只需加载策略模型、参考策略模型和奖励模型三份模型,显存占用比 PPO 少约 50-70%,1B 模型上速度是 PPO 的 2 倍、6.9B 模型上最高 3 倍。
推荐理由:原文给出 RLOO 与 PPO 在显存、速度和胜率上的对比数据,可据此判断在线 RLHF 训练的成本取舍。
OpenAI 发文详解其文本转语音模型 Voice Engine 的技术原理,并介绍相关安全研究。
Hugging Face Embedding Container for Amazon SageMaker 正式可用(GA),AWS 客户可借此在 SageMaker 上部署嵌入向量模型,构建 RAG 等生成式 AI 应用。
Mistral AI 在 la Plateforme 上线模型定制功能,提供三条路径:开源微调代码库 mistral-finetune、平台上的无服务器微调服务,以及面向特定客户的定制训练服务。
推荐理由:Mistral 同时给出开源微调代码库与托管微调服务,读者可据此判断自建与托管两条路径的成本差异。
Hugging Face 联合 Cubzh 与 Gigax 发布 NPC-Playground,一个可在浏览器中直接体验的 3D 演示,让玩家与 LLM 驱动的 NPC 互动,并用几行 Lua 脚本教它们新技能。
Hugging Face 将辅助生成(Assisted Generation)适配并优化到 Intel Gaudi 处理器,现已集成进 Optimum Habana。该方法基于 Speculative Sampling,用草稿模型生成 K 个 token 再由目标模型评估,大型 Transformer 模型通常可获得约 2x 加速,且采样质量与自回归采样相当。
OpenAI 推出面向大学的平价产品 OpenAI for Education,旨在让高校负责任地将 AI 引入校园。该产品定位为可负担的教育方案,帮助大学在教学中规范使用 AI。
Hugging Face 宣布用户可直接将 Hub 上超 10 万个公开模型部署到 AWS Inferentia2,新增 14 种模型架构和 6 类机器学习任务支持,并可通过 Amazon SageMaker 或 Inference Endpoints 完成部署。
Hugging Face Spaces 上线 Dev Mode,支持一键从 VS Code 或 SSH 直连 Space 编辑代码,无需再用 git 推送本地改动。该功能目前处于 beta 阶段,仅向 PRO 订阅用户开放,编辑后可直接在 Space 内点击 Refresh 测试,满意后再 commit 并 merge 保存。
Hugging Face 与 Dell 联合推出 Dell Enterprise Hub,可在 Dell 平台上本地训练和部署开源模型,将数周的工程工作缩短至几分钟。
Hugging Face 与 AMD 合作,为 AMD Instinct MI300 GPU 在 Hugging Face 平台提供一等公民级集成,用户无需修改代码即可通过 transformers 和 text-generation-inference 在 Azure ND MI300x V5 虚拟机上部署模型。
OpenAI 与业内顶尖选角及导演专业人士合作,从 400 多份投稿中筛选,最终为 ChatGPT 选定 5 种声音。
ChatGPT 的数据分析功能获得升级,用户现在可以与表格和图表进行交互,并直接从 Google Drive 和 Microsoft OneDrive 添加文件。
Hugging Face 在 Transformers 中上线 KV Cache 量化功能,通过降低 KV 缓存精度减少长上下文生成的内存占用,int4 精度下质量与 fp16 接近,int2 则出现明显下降。
Hugging Face 与 LangChain 联合推出合作包 langchain_huggingface,这是一个由双方共同维护的 Python 包,旨在将 Hugging Face 最新能力更快带入 LangChain 生态。
Hugging Face 发布 Transformers Agents 2.0,在原有智能体类型之外新增可基于历史观察迭代的 ReactAgent 等两类智能体,并加入共享功能。
推荐理由:官方给出新智能体框架的模块划分与 GAIA 榜单成绩,可据此判断开源智能体方案的可用性。
Hugging Face 现已支持用 AWS 账户将组织升级至 Enterprise Hub,订阅入口在 AWS Marketplace,价格与 Hugging Face 公开定价一致,但通过 AWS 账户计费。
Artificial Analysis 开发的 LLM 性能排行榜现已上线 Hugging Face,覆盖超过 100 个 serverless LLM API 端点,综合评估质量、价格与速度。
OpenAI 发布 ChatGPT 与 Whisper 的 API,供开发者将对话与语音能力接入自有应用。
OpenAI 宣布 GPT-4 API 正式开放,GPT-3.5 Turbo、DALL·E 和 Whisper API 也同步正式开放。同时公布旧版 Completions API 模型的退役计划,这些模型将于 2024 年初退役。
推荐理由:OpenAI 公布 GPT-4 等 API 正式开放及旧模型退役安排,读者可据此规划接口迁移。
OpenAI 为 API 客户新增更多安全功能与控制项,并更新 Assistants API,同时提供更好地管理成本的工具,以加强企业级支持。
OpenAI 宣布在亚洲设立首个办公室,落地日本。同时发布了一款针对日语优化的 GPT-4 定制模型。
Hugging Face 推出 Deploy on Google Cloud 集成,可将数千个开源模型一键部署到 Google Cloud 的 Vertex AI 或 GKE,作为自有账号内的 API Endpoint。
OpenAI 为微调 API 增加新功能,让开发者对微调拥有更多控制权,同时公布构建自定义模型的新方式。
Hugging Face Hub 推出 Deploy on Cloudflare Workers AI 集成,让开发者以无服务器 API 方式调用开源模型,由部署在 Cloudflare 边缘数据中心的 GPU 驱动,采用按请求计费。
OpenAI 宣布让用户无需注册即可直接使用 ChatGPT,以便更轻松地体验 AI 带来的好处。
推荐理由:OpenAI 官方宣布 ChatGPT 无需注册即可使用,读者可据此了解其降低使用门槛的具体做法。