Hugging Face가 Transformers Agents를 독립 라이브러리인 smolagents로 업그레이드하여 출시했다.
Intel Gaudi 2와 Xeon CPU를 활용하여 비용 효율적인 엔터프라이즈 RAG 애플리케이션을 구축하는 방법과 아키텍처를 소개한다.
Hugging Face가 AWS Marketplace를 통해 Enterprise Hub를 구독할 수 있는 기능을 출시했다.
Artificial Analysis가 가격, 속도, 품질을 종합 평가하는 LLM 성능 리더보드를 Hugging Face에 도입했다.
Hugging Face Inference Endpoints에서 Whisper와 Pyannote를 결합하여 화자 분리 및 추측적 디코딩을 지원하는 커스텀 핸들러 구현법을 소개한다.
StarCoder2-15B를 활용해 인간의 개입이나 유료 LLM 없이 스스로 학습한 코드 생성 모델이 공개되었다.
LLM의 추론 능력인 Chain-of-Thought(CoT)의 실질적 효과를 측정하는 새로운 리더보드가 공개되었습니다.
의료 분야 LLM의 성능을 표준화된 방식으로 평가하기 위한 Open Medical-LLM Leaderboard가 공개되었다.
Zama의 Concrete ML을 통해 Hugging Face Endpoints에서 완전 동형 암호(FHE) 기반의 프라이버시 보존 추론이 가능해졌다.
Gradio의 새로운 Reload Mode를 통해 모델 재로드 없이 UI 변경 사항을 즉시 반영할 수 있다.
Hugging Face가 강력한 OCR 성능을 갖춘 8B 규모의 오픈 소스 멀티모달 모델 Idefics2를 공개했다.
이미지와 텍스트를 동시에 처리하는 Vision Language Model(VLM)의 원리와 주요 모델을 정리한 가이드입니다.
Hugging Face 모델을 Google Cloud의 Vertex AI 및 GKE로 간편하게 배포할 수 있는 통합 기능이 출시되었다.
Google이 코드 생성 및 수학적 추론에 최적화된 CodeGemma 모델 시리즈를 출시했다.
Hugging Face가 자사의 AI 정책 수립 방식과 미국 정부 기관에 제출한 주요 정책 대응 자료를 정리해 공개했다.
DuckDB-NSQL-7B 모델과 Hugging Face API를 결합해 자연어로 데이터를 조회하는 Text-to-SQL 기술을 소개한다.
🤗 Optimum Intel을 통해 Intel Xeon CPU에서 SetFit 모델의 추론 속도를 최대 7.8배 가속화할 수 있다.
로봇의 객체 파악 및 조작을 지원하기 위해 Zero-Shot 비전 모델을 통합한 오픈소스 라이브러리 Pollen-Vision이 공개되었다.
AI Briefing