Hugging Face 研究：大语言模型能像人类一样标注数据吗？
Hugging Face 用 327 条提示词（含 25 条编程类）对 Koala 13b、Vicuna 13b、OpenAssistant 12b、Dolly 12b 四个开源指令模型做盲测，由 Scale AI 标注者按 1-8 Likert 量表打分并生成 Elo 排名，Vicuna-13B 以 1140 居首，Dolly-12B 以 802 垫底。
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Hugging Face 与 Intel Labs、UKP Lab 合作推出 SetFit，一个用于 Sentence Transformers 小样本微调的框架，无需提示词或 verbaliser。
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Hugging Face BlogAI 评分5959 Hugging Face 提出 DeDLOC 协同训练方法，40 名志愿者预训练出孟加拉语模型 sahajBERT
Hugging Face 博客介绍分布式协同训练方法 DeDLOC，可自适应参与者的网络与硬件条件，并已用 40 名志愿者预训练出孟加拉语模型 sahajBERT。