#huggingface

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Hugging Face가 라이브러리 최적화와 하드웨어 맞춤형 컴파일을 통해 Transformer 추론 속도를 100배 향상시킨 기술적 접근법을 공개했다.

·2·2021.01.18 09시

사전 학습된 BERT나 GPT2를 활용해 Encoder-Decoder 모델의 학습 비용을 절감하는 Warm-starting 기법을 소개한다.

·2020.11.09 09시

Hugging Face Transformers 라이브러리에 Ray Tune이 통합되어 고도화된 하이퍼파라미터 최적화가 가능해졌다.

·1·2020.11.02 09시

Hugging Face가 모델 크기를 줄이고 속도를 높이는 pytorch_block_sparse 라이브러리를 출시했다.

·1·2020.09.10 09시

DeepSeek-V3.1-Terminus는 언어 일관성과 에이전트 성능을 개선했다.

·1

DeepSeek-V2.5가 일반 대화와 코딩을 합쳐 웹과 API에 공개됐다.

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업스테이지와 NIA가 AI Hub 데이터를 활용해 한국형 Open LLM 리더보드를 만든다.

업스테이지가 HuggingFace 오픈 LLM 리더보드에서 30B 모델 2위를 차지했다.

업스테이지가 AI사업단 GPU 지원을 받아 Solar LLM 고도화에 나선다.

업스테이지가 한국어 데이터 부족 문제를 해결하고 고성능 LLM 생태계를 구축하기 위해 '1T 클럽'을 발족했다.