AI Briefing#huggingface
#huggingface와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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HuggingFace가 풍부한 메타데이터를 포함한 43,000개의 비디오 데이터셋 FineVideo를 공개했다.
기존 LLM을 1.58비트 BitNet 아키텍처로 파인튜닝하여 연산 효율을 극대화하는 방법과 모델을 공개했다.
HuggingChat에서 Hugging Face Space를 직접 도구로 연결해 모델의 기능을 확장할 수 있는 기능이 출시되었다.
Hugging Face의 분산 학습 프레임워크인 Accelerate가 1.0.0 버전 출시를 발표했다.
Hugging Face가 TruffleHog와 협력하여 리포지토리 내 API 키 및 토큰 유출을 방지하는 스캔 기능을 도입했다.
Hugging Face가 로보틱스 데이터셋의 저장 효율과 로딩 속도를 개선하기 위해 비디오 인코딩을 활용한 LeRobotDataset 포맷을 공개했다.
Hugging Face가 Flash Attention 2와 호환되는 패킹 기능을 도입하여 LLM 학습 효율을 최대 2배 높였다.
Hugging Face 가이드를 통해 Llama 3.1 405B를 Google Cloud Vertex AI에 배포하는 방법을 안내한다.
Hugging Face가 다양한 모델 제품군에서 호환 가능한 통합 Tool Use API를 공개했다.
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.
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.