Liger GRPO 结合 TRL 在 DeepSpeed ZeRO3 下出现 shape mismatch
有用户在 bf16 精度下用 Qwen2.5-0.5B-Instruct 测试 Liger GRPO loss 搭配 DeepSpeed ZeRO3,训练时在 liger_kernel 的 grpo_loss 前向计算中触发 shape mismatch 报错。
有用户在 bf16 精度下用 Qwen2.5-0.5B-Instruct 测试 Liger GRPO loss 搭配 DeepSpeed ZeRO3,训练时在 liger_kernel 的 grpo_loss 前向计算中触发 shape mismatch 报错。
阿联酋 TII 基于 Falcon 3 架构推出 7B 参数模型 Falcon-Arabic,支持阿拉伯语、英语等多语言。该模型支持 32,000 tokens 上下文,在 OALL v2 基准上超越同规模阿拉伯语 LLM,甚至优于体积大至 4 倍的模型,并覆盖 RAG 等长文档任务。
Hugging Face 发布 nanoVLM,一个纯 PyTorch 的轻量工具包,可在免费 Colab 上训练视觉语言模型,灵感来自 nanoGPT。其视觉骨干采用 Google SigLIP 编码器,语言骨干沿用 Llama 3 架构,通过模态投影模块对齐图文嵌入;训练脚本 train.py 集成数据加载、模型初始化与优化,并对模态投影和主干设置两组不同学习率。
推荐理由:官方博客给出 nanoVLM 的架构与训练流程细节,可用于理解 VLM 图文对齐与轻量训练实践。
Falcon-LLM 团队发布 Falcon-Edge 系列 1.58bit 语言模型,基于 BitNet 架构,提供 1B 和 3B 两种规模,各有 base 与指令微调版本,用约 1.5 Tera Tokens 内部数据预训练。
Hugging Face 的 LeRobot 正推动机器人数据采集平民化,通过简化录制流程、打通上传至 HF Hub、降低硬件成本,让社区贡献数据集快速增长,目前以 So100 和 Koch 机械臂数据为主。团队将泛化视为数据问题,主张用开放多样的“机器人 ImageNet”替代学术实验室里结构单一的数据。
Intel 发布开源量化工具 AutoRound,这是一种权重-only 的训练后量化(PTQ)方法,通过符号梯度下降联合优化权重的取整与截断范围,支持 INT2-INT8 低比特量化。
ServiceNow 开源实验性 RL 实现 PipelineRL,核心是在 RL 训练中做 inflight 权重更新:每次优化器更新后不停止推理就把新权重广播到推理服务器,从而在保持高推理吞吐的同时让数据接近 on-policy。
TNG 基于 olmOCR-7B-0225-preview 微调出忠实版 OCR 引擎,解决了原模型为生成训练数据而刻意忽略页眉页脚信息的问题。团队用 Qwen2.5-VL-72B-Instruct 生成 8000 份文档数据集,在 8xH100 节点上训练 2.5 个 epoch,发票等文档的页眉页脚关键信息现可完整提取,同时保留简单表格与多栏布局解析能力。
语言技术实验室发布 Visual Salamandra,把 70 亿参数的 Salamandra 大语言模型扩展至图像和视频多模态任务,并以 SigLIP-So400m 编码器、2 层 MLP 投影器与 late-fusion 架构实现视觉-语言对齐。
DeepSeek-V3 的更新版 DeepSeek-V3-0324 本周出现在 Hugging Face Hub 上,架构与原始 V3 相同,许可证由自定义模型许可改为 MIT。
推荐理由:梳理了 DeepSeek-V3 更新版在数学与代码基准上的提升幅度,并给出本地部署与量化方案。
Gradio 发布 gr.Dataframe 组件的大规模更新,过去 6 周关闭了 70 多个相关 issue。新增多单元格选择、行号列与 pinned_columns 列固定、复制与全屏按钮、行列选择、static_columns 静态列,以及通过 show_search 参数启用的搜索和过滤功能,同时升级了键盘导航无障碍支持与样式。
Hugging Face 博客给出用 LM Studio 在本地运行 OlympicCoder 7B 的 4bit GGUF 量化版,并通过 Continue 扩展接入 VS Code 的完整步骤。该 7B 模型在 LiveCodeBench 评测中超过 Claude 3.7 Sonnet 和 GPT-4o,因为基于 CodeForces-CoTs 数据集优化,风格偏向竞赛型而非解释型。
Hugging Face 已将首批模型和数据集仓库从 LFS 迁移至 Xet 存储,约 6% 的 Hub 下载流量切换到 Xet 基础设施。Xet 采用内容定义分块(CDC),按约 64KB 块做字节级去重,改一个 Parquet 文件的一行只需上传变更块,而 LFS 需重传整个文件。2 月 20 日当天共迁移 4.5 TB 仓库数据,迁移后 CAS 的下载量一度达到返回给客户端的四倍。
Open R1 发布第三期更新,包括从 DeepSeek-R1 蒸馏的近 10 万条 C++ 与 Python 竞赛编程思维链数据集 CodeForces-CoTs、基于 2024 国际信息学奥林匹克(IOI)的新基准,以及微调的 7B 和 32B 模型 OlympicCoder。
推荐理由:Open R1 公布了从 R1 蒸馏的代码推理数据集、IOI 基准与两个开源模型,可看蒸馏训练的具体做法与教训。
Hugging Face 的 Xet 团队把内容定义分块(CDC)从理论推向生产,用于 Hub 上文件的上传与下载,部分场景提速 2-3 倍。方案在分块去重后聚合为最大 64MB 的块,使内容寻址存储条目减少 1000 倍,并用占全部 chunk 0.1% 的 key chunks 全局索引做查询。
推荐理由:原文给出块级聚合与 key chunks 的设计取舍,以及 gemma-2-9b-it-GGUF 仓库上传体积与耗时对比,可判断大文件传输的优化空间。
Adyen 和 Hugging Face 联合推出 DABstep,一个包含 450+ 真实数据分析任务的多步推理数据智能体基准,最强推理型智能体准确率仅 16%。
Hugging Face 用 24 小时复现 OpenAI Deep Research,并开源了所需的智能体框架。该框架基于 smolagents 的 CodeAgent,让智能体用代码而非 JSON 表达动作,在 GAIA 验证集上取得 55.15% 的成绩,高于此前开源框架 Magentic-One 的约 46%;同一设置改用 JSON 写动作后平均降至 33%。
推荐理由:原文给出了复现 OpenAI Deep Research 的开放框架与 GAIA 上的对比数字,可据此了解代码式智能体相较 JSON 方式的差异。
Hugging Face 发布两个静态嵌入模型 sentence-transformers/static-retrieval-mrl-en-v1(英文检索)和 static-similarity-mrl-multilingual-v1(多语言相似度)。
Answer.AI 与 LightOn 发布 ModernBERT,一个仅编码器模型系列,包含 base(149M 参数)和 large(395M 参数)两个规模,作为任何 BERT 类模型的即插即用替代。
推荐理由:从架构到训练的完整技术拆解,并附论文、预训练 checkpoint 与微调路径,便于判断能否替换现有 BERT 类编码器。
IBM 联合普林斯顿、CMU、UIUC 发布推理高效的混合 Mamba2 模型 Bamba-9B,基于 2.2T tokens 完全开放数据训练,在 vLLM 中吞吐量提升 2.5 倍、延迟加速 2 倍。
Digital Green 与 CGIAR、Hugging Face 专家支持计划合作开发农业问答机器人 Farmer.chat,基于 RAG 和 GPT-4o 规划智能体回答农户提问,知识库涵盖近 46000 篇农业研究论文。过去一年该机器人已服务超 2 万名农户、处理逾 34 万次查询。为评估回答质量,团队搭建了 LLM-as-a-Judge 评测体系。
Google DeepMind 与 Hugging Face 在 Transformers v4.46.0 中发布 SynthID Text,可通过 logits processor 为 AI 生成文本添加水印,并用分类器检测。
推荐理由:SynthID Text 集成进 Transformers 后,给出了水印配置、生成与检测的完整接入方式及已知局限。
dottxt 与 Hugging Face 联合发布 outlines-core 0.1.0,这是 outlines 结构化生成核心算法的 Rust 移植版,Python 绑定已开源并集成进 outlines。该版本带来约 2 倍的索引编译速度提升,并消除了 Numba JIT 首次运行的延迟,同时凭借 Rust 的内存安全与轻量化设计支持 Python 之外的更多语言绑定。
Llama 3.2 的 Keras 支持从发布第一天起就已可用,可直接从 HF 标准 safetensors checkpoint 加载,包括 3.2 checkpoint,需要转换时会即时完成。
Hugging Face 修复了 Transformers Trainer 中梯度累积的损失计算 bug:按 token 级任务应将整个累积步的总损失除以全部非 padding token 数,而非对每个 batch 的损失取平均,此前开启与关闭梯度累积的两次训练损失对不上。
Hugging Face 的 Xet 团队针对 Hub 上超 2.2PB 的 Parquet 文件测试去重效果:追加 10,000 行可去重 99.1%,仅需额外 20MB 存储;而修改第 10000 行仅去重 89%,需额外 230MB。团队提出用相对偏移替代绝对偏移、按行组做内容定义分块两项改进思路,并与 Apache Arrow 探讨落地可能。
Hugging Face 发布教程与 InstantTexture 库,可将顶点着色网格转换为 UV 映射的纹理网格,并导出为 .glb 文件。流程先用 xatlas 生成 UV 映射,再通过重心坐标插值填充 1024 尺寸纹理,最后用 inpainting、中值滤波、高斯模糊与降采样消除空洞和噪点。
Hugging Face 博客给出将现有模型微调到 1.58bit(三值权重 -1、0、1)的方法,用 Llama3 8B 从 10B token 微调后发布在 HF1BitLLM 组织下。
Hugging Face 的 LeRobot 提出 LeRobotDataset 格式,用视频编码替代逐帧 PNG 存储机器人视觉数据,数据集平均缩小到原体积的 14%,最好情况下仅 0.2%,同时保持完整训练能力。解码单帧耗时与 PNG 相当,连续多帧解码仅为 PNG 读取耗时的 25%-50%。该格式轻量、易分享并原生集成 Hugging Face Hub,还配套了可视化工具。
阿布扎比技术创新研究院(TII)发布 Falcon Mamba 7B,采用纯 Mamba 架构并加入额外 RMS 归一化层,以 5500GT 数据训练,权重以 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 开源。
Hugging Face 与 Albumentations AI 合作推出面向文档图像的 TextImage 数据增强流程,可同时修改图像和文本标注,将文本增广结果回填图像并做 inpaint。该流程支持随机插入、删除、交换和停用词替换,用于在数据有限时微调 VLM。
Hugging Face 团队展示如何借助 distilabel 为 Argilla 2.0 构建能理解技术文档的聊天机器人:先从 GitHub 文档生成合成数据集并微调领域专用嵌入模型,再用向量数据库存储和检索文档,最后将 Gradio 应用部署到 HF Spaces,并把交互记录存入 Argilla 持续评估改进。
Hugging Face 与 Argilla 合作的 Data Is Better Together 计划发布 DIBT/10k_prompts_ranked 数据集,吸引超 385 人参与提示词质量排名,并被用于训练 SPIN 等新模型。
Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO Trainer,一种作为 PPO 替代方案的在线 RLHF 训练算法。RLOO 显存占用比 PPO 少约 50-70%,1B 模型上速度是 PPO 的 2 倍,6.9B 模型上最高 3 倍,且只需加载策略、参考策略和奖励模型 3 份模型。其回复胜率(由 GPT4 评判)与 PPO 相当,并持续优于 DPO 等离线方法。
Cubzh 与 Gigax 联合在 Hugging Face Spaces 上线 NPC-Playground 3D 演示,用户可直接在浏览器中与 LLM 驱动的 NPC 对话。
Hugging Face 发布通用智能体项目 Jack of All Trades(JAT),基于 GPT-Neo 的 Transformer 架构,用单一网络在 Atari、BabyAI、Meta-World、MuJoCo 四个领域的 157 项任务上达到专家平均性能的 65.8%。
Hugging Face 上线 LiveCodeBench 排行榜,基于 UC Berkeley、MIT 和 Cornell 研究者开发的基准,通过按发布时间标注 LeetCode、AtCoder、CodeForces 题目,支持按时间窗口滚动评估以检测和防止数据污染。
MotherDuck 与 Numbers Station 推出的 DuckDB-NSQL-7B 是基于 Meta Llama-2-7b 微调、专为 DuckDB SQL 设计的 LLM,可生成包括 SELECT 在内的多种有效 DuckDB SQL 语句。
Pollen Robotics 开源 pollen-vision 库,将 OWL-ViT、Mobile Sam、RAM 等零样本视觉模型整合为可组合模块,搭建 3D 物体检测流程,无需训练即可输出物体在 3D 空间中的 (x, y, z) 坐标。
Hugging Face 提出嵌入量化方案:二值量化把 float32 嵌入压成 1-bit,内存与磁盘占用降低 32 倍、检索速度最高提升 32 倍,配合 float32 查询重打分的 rescore 步骤可保留约 96% 的检索性能,不做重打分则约 92.5%。标量(int8)量化可将嵌入维度精度降至 8 位。团队还演示了 4100 万条 Wikipedia 文本的真实检索场景。