문서 이미지의 텍스트와 이미지를 동시에 변형하여 VLM 학습 효율을 높이는 멀티모달 데이터 증강 기술을 소개한다.
Hugging Face가 허브 사용자의 자산을 보호하기 위한 세부 권한 토큰, 2FA, 커밋 서명 등 주요 보안 기능을 정리했다.
Google이 온디바이스용 Gemma 2 2B와 안전 분류기 ShieldGemma, 해석 도구 Gemma Scope를 출시했다.
Quanto 양자화 도구를 활용해 Diffusion Transformer 모델의 메모리 사용량을 효율적으로 줄이는 방법을 제시한다.
Apple의 새로운 Core ML 기능을 활용해 Mistral 7B 모델을 Mac에서 효율적으로 실행하는 방법을 소개한다.
Hugging Face의 TGI가 하나의 베이스 모델로 여러 LoRA 어댑터를 동적으로 서빙하는 기능을 출시했다.
HuggingFace가 기존 대비 240배 규모인 240만 개의 이미지와 950만 개의 Q/A 쌍을 포함한 DocVQA 데이터셋 Docmatix를 공개했다.
HuggingFace가 고품질 데이터로 학습된 135M, 360M, 1.7B 규모의 소형 언어 모델 SmolLM 시리즈를 공개했다.
HuggingFace의 TRL 라이브러리가 시각 언어 모델(VLM)을 위한 직접 선호도 최적화(DPO) 기능을 지원한다.
Hugging Face가 Presidio를 활용해 데이터셋 내 개인정보(PII) 포함 여부를 알려주는 리포트 기능을 실험한다.
Hugging Face의 Transformers 모델을 KerasHub에서 직접 로드하여 사용할 수 있게 되었다.
Hugging Face의 Inference Endpoints와 Spaces에서 Google Cloud TPU v5e를 사용할 수 있게 되었다.
Intel Gaudi 2 가속기를 통해 단백질 언어 모델 ProtST의 추론 및 미세 조정 성능을 A100 대비 대폭 향상시켰다.
HuggingFace의 Code Agent가 까다로운 GAIA 벤치마크에서 1위를 기록했으며, 관련 기능이 smolagents 라이브러리로 독립되었다.
XLSCOUT가 Hugging Face와 협업하여 특허 및 지식재산권(IP) 분석에 최적화된 ParaEmbed 2.0을 출시했다.
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