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5月22日週一
5月18日週四
  1. OpenAI News85

    OpenAI 推出 iOS 版 ChatGPT app

    OpenAI 推出 iOS 版 ChatGPT app,讓用户可在 iOS 裝置使用 ChatGPT。應用支援對話同步和語音輸入,並帶來 OpenAI 最新模型改進。

    推薦理由:公告列出對話同步、語音輸入及最新模型改進,呈現 iOS 版 ChatGPT app 在對話延續與語音使用上的主要變化。

5月15日週一
5月9日週二
5月8日週一
  1. Hugging Face Blog68

    文字生成影片模型深入解析:技術演進、主要挑戰與 Hugging Face 工具

    Hugging Face Blog 梳理文字生成影片模型的發展,對比 GAN、Transformer 與擴散模型路線,並概述生成能力限制。空間與時間一致性、配對資料稀缺及影片描述困難,令模型訓練成本高,長影片生成亦受上下文限制。Hugging Face Diffusers 可下載、執行及微調 Text2Video-Zero 和 ModelScope,Hub 亦提供多個示範及本地運行指引。

    推薦理由:文章梳理文字生成影片模型從 GAN、Transformer 到擴散模型的演進,並交代資料與長影片生成的核心限制。

5月1日週一
4月25日週二
4月24日週一
4月14日週五
4月12日週三
  1. Hugging Face Blog51

    Substra 如何用聯邦學習構建保護私隱的 AI

    Hugging Face 與 Substra 合作製作互動空間,介紹聯邦學習如何在數據不離開本地的情況下協同訓練模型。Substra 是面向真實生產環境的開源聯邦學習框架,模型權重在多個伺服器間傳遞,讓研究者利用不同來源的數據訓練模型。空間可調整樣本分佈並觀察簡單模型的反應;文中稱,聯邦學習模型在驗證數據上的表現幾乎總是優於單一來源訓練的模型。

4月11日週二
4月6日週四
4月5日週三
  1. Hugging Face Blog78

    StackLLaMA:以 RLHF 訓練 LLaMA 的實作指南

    Hugging Face 發佈 StackLLaMA,這是一個以 LLaMA 7B 為基礎、經 RLHF 微調、用於回答 Stack Exchange 問題的模型;完整訓練流程納入 Hugging Face TRL library。文章逐步示範監督式微調、獎勵模型訓練及 PPO 強化學習,並介紹 Stack Exchange 數據的偏好評分與 LoRA 等記憶體效率方法。

    推薦理由:文章串聯 SFT、偏好獎勵模型與 PPO 三階段,並示範以 8-bit 載入和 LoRA 降低 RLHF 微調的記憶體需求,呈現可復用的訓練流程。

3月27日週一
3月24日週五
  1. Hugging Face Blog70

    如何使用 diffusers 訓練 ControlNet

    Hugging Face Blog 示範使用 diffusers 為 Stable Diffusion 訓練 ControlNet,並以 FaceSynthetics 的 100K 張合成臉製作人臉姿勢條件資料。

    推薦理由:文章以 FaceSynthetics 示範從人臉關鍵點製作 ControlNet 條件圖、整理訓練資料到配置低顯存參數的流程,可供類似訓練任務參照。

3月23日週四
  1. OpenAI News70

    OpenAI 為 ChatGPT 加入初步插件支援

    OpenAI 為 ChatGPT 加入初步插件支援,插件可協助 ChatGPT 存取最新資訊、執行計算或使用第三方服務。插件是專為語言模型設計、以安全為核心原則的工具。

    推薦理由:ChatGPT 初步支援以安全為核心原則的插件,涵蓋最新資訊、計算及第三方服務,呈現模型透過外部工具擴展能力的方式。

3月14日週二
  1. OpenAI News87

    OpenAI 發佈 GPT-4 多模態模型

    OpenAI 發佈 GPT-4,這是一款可接收圖像和文字輸入、輸出文字的大型多模態模型。它在多項專業及學術基準上達到人類水平表現,但在許多真實場景中的能力仍不及人類。

    推薦理由:材料同時交代 GPT-4 的圖像與文字輸入、文字輸出形式,以及基準表現和真實場景能力的差異,可幫助讀者把握其能力描述的範圍。

3月10日週五
3月9日週四
  1. Hugging Face Blog75

    在 24GB 消費級 GPU 上使用 RLHF 微調 20B 大語言模型

    Hugging Face 發佈 trl 與 peft 整合,介紹以 RLHF 在 24GB 消費級 GPU 上微調 20B 大語言模型的方法。示例以 gpt-neox-20b 為基礎,結合 8-bit 載入與 PEFT 低秩適配器,並透過停用適配器讓同一模型提供參考與當前 logits。

    推薦理由:文章拆解 8-bit 載入、PEFT 低秩適配器與共用參考模型的組合,呈現降低 RLHF 微調大型模型顯存需求的實作思路。

3月6日週一
2月24日週五
  1. Hugging Face Blog61

    Diffusers for Mac 1.1 提升 Stable Diffusion 圖像生成速度

    Hugging Face 的 Diffusers for Mac 1.1 已在 Mac App Store 提供,更新效能與介面,並會按電腦自動選擇加速器。文中稱,視乎電腦配置,文字生成圖像速度最高可達原來的兩倍;測試列出 GPU 與 ANE 在不同 Mac 上的表現。

    推薦理由:文章按多款 Mac 和 Stable Diffusion 型號列出 GPU、ANE 的生成基準,並指出 M1 Max 上 GPU 較快、標準 M1 上 ANE 較快,呈現加速器選擇受硬件配置影響。

2月21日週二
2月16日週四
2月10日週五
  1. Hugging Face Blog72

    使用 🤗 PEFT 進行參數高效微調

    Hugging Face 推出 🤗 PEFT 函式庫,整合 🤗 Transformers 與 🤗 Accelerate,支援以參數高效微調大型語言模型。該方法凍結預訓練模型的大部分參數,只訓練少量參數並保存增量權重,以降低計算和儲存成本,同時達到與完整微調相若的效能。文中 LoRA 範例為 bigscience/T0_3B 保存的 adapter_model.bin 僅 19MB。

    推薦理由:文章以 LoRA 範例展示 🤗 PEFT 如何接入 🤗 Transformers 的微調流程,並説明只保存增量權重可減少儲存負擔,另交代訓練參數設定與權重載入方式。

2月7日週二
  1. Hugging Face Blog46

    ChatGPT 生成遊戲故事:AI 遊戲開發第 5 篇

    《AI for Game Development》第 5 篇示範以 ChatGPT 為農場遊戲生成故事摘要、遊戲內故事及商店物品描述,並透過多輪對話修訂內容。初稿與 Stardew Valley 的故事極為相似,長篇生成亦出現質素下降和重複。文章提醒直接採用生成內容可能帶來法律、倫理及商業風險,建議以 AI 協助構思,並由人手撰寫定稿。

2月1日週三
1月31日週二
1月30日週一
1月26日週四
  1. Hugging Face Blog58

    AI 遊戲開發 #4:2D 素材生成

    這篇教程示範如何把 Stable Diffusion 的 Image2Image 納入 2D 遊戲素材製作流程,從手繪草圖迭代生成素材。作者以玉米圖示説明先用 denoising strength 0.8 生成,再手動修改並以 0.6 重新生成,不到 10 分鐘便完成可直接用於遊戲的圖示。