Active Learning 기반 데이터 필터링으로 스크리닝 업무량 80% 이상 절감
From Theory to Practice: Implementing AI Screening for Literature Reviews
H Company가 Agentic Localization 기법과 SkyPilot 분산 학습으로 Holo2-235B-A22B 모델 개발, UI 요소 인식 성능을 단일 스텝 70.6%에서 3스텝 78.5%로 향상
H Company's new Holo2 model takes the lead in UI Localization
Sentence Transformers v5가 Sparse Embedding 모델 학습 기능을 추가하여 30,000+ 차원의 고차원 희소 벡터 기반 검색 시스템 구축 지원
Training and Finetuning Sparse Embedding Models with Sentence Transformers v5
Hugging Face가 고품질 데이터셋 SmolLM-Corpus와 최적화된 프롬프트 전략으로 135M~1.7B 파라미터 소형 언어모델 3종을 개발해 같은 크기 범주 모델들을 벤치마크에서 능가
SmolLM - blazingly fast and remarkably powerful
Habana가 Gaudi2 AI 가속기를 Nvidia A100 80GB와 벤치마크해 BERT 사전학습에서 1.8배, Stable Diffusion 추론에서 2.44배 성능 향상 달성
Faster Training and Inference: Habana Gaudi®2 vs Nvidia A100 80GB
Hugging Face와 Habana Labs의 파트너십으로 Habana Gaudi 가속기를 활용해 BERT 모델 파인튜닝을 2분 12초에 완료하고 GPU 기반 인스턴스 대비 40% 더 나은 가격 대비 성능 달성
Getting Started with Transformers on Habana Gaudi