每一周，我們的同事都會(huì)向社區(qū)的成員們發(fā)布一些關(guān)于 Hugging Face 相關(guān)的更新，包括我們的產(chǎn)品和平臺(tái)更新、社區(qū)活動(dòng)、學(xué)習(xí)資源和內(nèi)容更新、開(kāi)源庫(kù)和模型更新等，我們將其稱之為「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快來(lái)看看吧！

重要更新

最新音頻課程現(xiàn)已發(fā)布

近期，我們發(fā)布了一個(gè)音頻處理課程，旨在讓學(xué)員學(xué)習(xí)使用 transformers 處理音頻，涵蓋了包括音頻數(shù)據(jù)處理技術(shù)、不同任務(wù)的 transformers 模型應(yīng)用（如音頻分類和語(yǔ)音識(shí)別）、音頻 transformers 模型的架構(gòu)和音頻任務(wù)實(shí)踐等一系列內(nèi)容。通過(guò)學(xué)習(xí)這個(gè)課程，你將獲得在音頻數(shù)據(jù)處理方面的扎實(shí)基礎(chǔ)，并能夠?qū)⑦@些技術(shù)應(yīng)用于各種音頻相關(guān)任務(wù)中。

我們的第三四單元已經(jīng)發(fā)布了，接下來(lái)的時(shí)間我們將于 6 月 28 日 發(fā)布第五單元、7 月 5 日發(fā)布第六單元，以及 7 月 12 日發(fā)布最后兩個(gè)單元，如果你在 7 月底之前完成課程的學(xué)習(xí)和練習(xí)，還有機(jī)會(huì)獲得官方的證書(shū)，快來(lái)學(xué)習(xí)吧！https://hf.co/learn/audio-course

邀請(qǐng)參與全球開(kāi)源 AI 游戲開(kāi)發(fā)挑戰(zhàn)賽

還有 11 天，已經(jīng)有 900 多名參與者報(bào)名！借助人工智能工具釋放你的創(chuàng)造力，一起打破游戲開(kāi)發(fā)的邊界。本挑戰(zhàn)賽將在北京時(shí)間 2023 年 7 月 8 日凌晨 1 點(diǎn)到 10 日凌晨 1 點(diǎn)間舉行，限時(shí) 48 小時(shí)，查看 這篇文章 了解更多。

參與 OpenVINO? DevCon 中國(guó)系列工作坊活動(dòng)

生成式 AI 領(lǐng)域一直在快速發(fā)展，許多潛在應(yīng)用隨之而來(lái)，這些應(yīng)用可以從根本上改變?nèi)藱C(jī)交互與協(xié)作的未來(lái)。邀請(qǐng)各位社區(qū)成員們參加我們和英特爾聯(lián)合舉辦的 OpenVINO? DevCon 中國(guó)系列工作坊活動(dòng)！這是一次線上活動(dòng)，時(shí)間是 6 ?月 30 日下午 13:30-14:50，請(qǐng)使用下面這個(gè)鏈接注冊(cè)活動(dòng)，或者查看我們 過(guò)去的文章 了解更多活動(dòng)詳細(xì)內(nèi)容。

注冊(cè)活動(dòng):https://huggingface.link/devcon

開(kāi)源生態(tài)更新

gradio deploy 直接將你的 Gradio 應(yīng)用部署到 Hugging Face！

這是把 Gradio 應(yīng)用從本地部署到 ??Spaces 的最快方法: gradio deploy，快來(lái)試試看吧！

??Diffusers 庫(kù)支持 UniDiffuser pipeline

UniDiffuser 是清華大學(xué)朱軍老師團(tuán)隊(duì)提出的一個(gè)為多模態(tài)設(shè)計(jì)的概率建?？蚣?，你可以在機(jī)器之心的這篇文章里了解更多《清華朱軍團(tuán)隊(duì)開(kāi)源首個(gè)基于 Transformer 的多模態(tài)擴(kuò)散大模型，文圖互生、改寫(xiě)全拿下》，感謝社區(qū)成員 dg845 的貢獻(xiàn)，現(xiàn)在你已經(jīng)可以在 ??Diffusers 中使用支持 UniDiffuser。

查看文檔:https://hf.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/unidiffuser查看 UniDiffuser 開(kāi)源代碼:https://github.com/thu-ml/unidiffuser

PerSAM

只需提供一張包含目標(biāo)物體和參考掩碼的圖像，PerSAM (Personalization Segment Anything Model) 就可以在其他圖像或視頻中準(zhǔn)確地分割目標(biāo)物體，無(wú)需額外的訓(xùn)練。PerSAM 旨在自動(dòng)對(duì) Segment Anything Model (SAM) 進(jìn)行個(gè)性化定制，以在照片相冊(cè)中自動(dòng)分割特定的視覺(jué)概念，例如你的寵物狗狗。

論文頁(yè)面:https://hf.co/papers/2305.03048Space 應(yīng)用:https://hf.co/spaces/justin-zk/Personalize-SAMNotebooks 鏈接:https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/PerSAMGitHub 鏈接:https://github.com/ZrrSkywalker/Personalize-SAM

MQA 技術(shù): 更長(zhǎng)的文本、更少的內(nèi)存占用

由于在多頭注意力機(jī)制之間共享關(guān)鍵矩陣和值矩陣，MQA (Multi-query attention) 可以使用更少的內(nèi)存能夠生成更長(zhǎng)的文本，這個(gè)技術(shù)的出現(xiàn)為使用大型語(yǔ)言模型帶來(lái)了更多的可能性，生成更長(zhǎng)的文本變得更加高效和便捷，現(xiàn)在已經(jīng)有兩個(gè)采用了 MQA 的語(yǔ)言模型: StarCoder 14B 和 Falcon 7B/40B。

查看論文:https://hf.co/papers/1911.02150

開(kāi)源生態(tài)壓軸出場(chǎng)

baichuan-7B: 免費(fèi)可商用大語(yǔ)言模型

baichuan-7B 是由百川智能開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型?；?Transformer 結(jié)構(gòu)，在大約 1.2 萬(wàn)億 tokens 上訓(xùn)練的 70 億參數(shù)模型，支持中英雙語(yǔ)，上下文窗口長(zhǎng)度為 4096。在標(biāo)準(zhǔn)的中文和英文權(quán)威 benchmark (C-EVAL/MMLU) 上均取得同尺寸較好的效果。

即刻體驗(yàn)百川-7B 模型:https://hf.co/spaces/ysharma/baichuan-7B

ChatGLM2-6B 重磅發(fā)布，榮登 Hugging Face 趨勢(shì)榜單之首！

ChatGLM2-6B 是開(kāi)源中英雙語(yǔ)對(duì)話模型 ChatGLM-6B 的第二代版本，在保留了初代模型對(duì)話流暢、部署門檻較低等眾多優(yōu)秀特性的基礎(chǔ)之上，ChatGLM2-6B 具有更強(qiáng)大的性能、更長(zhǎng)的上下文和更高效的推理。

了解更多:https://hf.co/THUDM/chatglm2-6b

以上就是上周的 Hugging News，新的一周開(kāi)始了，我們一起努力！