«Hugging Face стал новым GitHub для моделей языка с ограниченной памятью (LLM)»

Hugging Face is the new GitHub for Limited Memory Language Models (LLM).

Большие языковые модели (LLM) за последние годы набрали популярность в технологической индустрии, открывая новые горизонты инноваций и нарушая все, начиная от поиска и заканчивая обслуживанием клиентов. Основой этой революции в искусственном интеллекте являются открытые экосистемы, такие как GitHub и Hugging Face, которые позволяют разработчикам и компаниям быстро создавать, развертывать и масштабировать LLM. Как GitHub стал основной платформой для разработки программного обеспечения и сотрудничества, так и Hugging Face теперь становится фактическим центром всего, что связано с LLM.

Возникновение больших языковых моделей

LLM, такие как GPT-3, BERT и PaLM, покорили воображение технического мира своей способностью генерировать текст, отвечать на вопросы, резюмировать документы и даже писать код на основе простых текстовых подсказок. По данным отчета McKinsey, инвестиции в стартапы по обработке естественного языка, сфокусированные на LLM, выросли с $100 миллионов в 2020 году до более $1.5 миллиарда в 2021 году.

Этот всплеск интереса обусловлен многофункциональностью LLM в решении различных задач искусственного интеллекта. Например, ChatGPT от OpenAI отлично справляется с разговорными задачами, в то время как инструменты, такие как Generative NLP API от Cohere, резюмируют тексты и модерируют контент. LLM изменяют способ функционирования бизнеса, способствуя развитию всего, начиная от интеллектуального поиска и заканчивая автоматизированной поддержкой клиентов.

По оценкам McKinsey, к 2025 году LLM могут создать экономическую ценность от $200 миллиардов до $300 миллиардов ежегодно только в рамках американской экономики. Технологические гиганты США, такие как Google, Meta и Microsoft, а также стартапы гонятся за возможностями LLM. Однако создание, развертывание и итерации LLM требуют специализированной инфраструктуры и инструментов.

Центральная роль GitHub в сотрудничестве по разработке программного обеспечения

Для понимания возрастающего значения Hugging Face в качестве центра для LLM, полезно рассмотреть неотъемлемую роль GitHub в разработке программного обеспечения. Запущенный в 2008 году, GitHub стал первопроходцем в области открытого исходного кода, протокола Git для контроля версий и управления исходным кодом.

На сегодняшний день на GitHub размещено более 200 миллионов репозиториев кода и более 83 миллионов разработчиков. Он предлагает инструменты для сотрудничества разработчиков, обзора кода, отслеживания проблем и выпуска программного обеспечения. GitHub стал неотъемлемой частью работы программных команд, что иллюстрируется приобретением Microsoft в 2018 году за $7.5 миллиарда.

Согласно опросу Stack Overflow 2021 года, более 90% разработчиков используют GitHub. Возможности социальной разработки кода, предоставляемые платформой, позволили преодолеть преграды в разработке программного обеспечения. Разработчики могут использовать проекты с открытым исходным кодом для ускорения создания приложений. Компании используют корпоративные возможности GitHub для оптимизации рабочих процессов. GitHub глубоко внедрен в культуру разработчиков и формирует способ, которым сообщество разработчиков создает, масштабирует и развертывает код.

Hugging Face выступает в качестве основной платформы для LLM

Точно так же, как GitHub стимулировал разработку открытого исходного кода, Hugging Face является инициатором подхода открытых экосистем к LLM. Основанная в 2016 году, Hugging Face начала с акцентом на обработке естественного языка. В 2020 году она перешла на LLM и создала библиотеку Transformers, которая объединяет различные архитектуры LLM, такие как BERT и GPT-2, с помощью стандартизированных API.

Эта библиотека демократизировала доступ к LLM, абстрагируя сложности работы с ними. Сегодня Hugging Face стала живым сообществом с более чем 200 000 пользователями. Ее основные предложения:

  • Модельный хаб: репозиторий более 100 000 моделей искусственного интеллекта, включая LLM, такие как CLIP от OpenAI и BLENDER от Salesforce. Он снижает барьеры для использования LLM.
  • Токенизаторы: предварительно обученные модели для токенизации и кодирования текста для LLM. Критически важно для предварительной обработки данных.
  • Наборы данных: тщательно отобранные наборы данных для обучения и оценки LLM.
  • Пространства: платформа MLOps для развертывания, мониторинга и масштабирования приложений на основе LLM.
  • Infinite: набор данных в стиле вики на основе моделей GPT для генерации ответов на запросы на естественном языке.

Этот набор инструментов решает полный жизненный цикл разработки LLM, от открытия до развертывания. Hugging Face также развивает интеграции с платформами, такими как Streamlit, позволяющие экспериментировать с LLM без написания кода.

Hugging Face привлекла $100 миллионов инвестиций до сих пор, что отражает ее стремительное развитие. За последний год ее стоимость увеличилась в пять раз и составляет $2 миллиарда. Лучшие лаборатории и компании по искусственному интеллекту в мире также сотрудничают с Hugging Face.

GitHub для LLM

Обширный хаб моделей, наборов данных и инструментов разработки от Hugging Face принес ему прозвище “GitHub для LLM”. Его Модельный Хаб служит отправной точкой для тех, кто хочет работать с LLM. Разработчики могут найти оптимизированные реализации моделей, таких как OPT-175B от Meta AI.

Затем они могут без проблем получить доступ к этим моделям через библиотеку Transformers от Hugging Face. Это значительно снижает пороги для использования передовых LLM. Компаниям больше не нужно создавать свои собственные LLM с нуля. Вместо этого они могут взять предварительно настроенные LLM от Hugging Face и настроить их для пользовательских случаев в областях, таких как поиск и аналитика.

Spaces позволяет совместно создавать, тестировать и разворачивать приложения LLM. В сочетании с открытыми наборами данных от Hugging Face и активными форумами сообщества, это повторяет основные элементы открытой концепции GitHub, специально адаптированные для LLM.

Лео Жао, инженер по машинному обучению в крупной технологической компании США, описывает, насколько глубоко Hugging Face внедрился в рабочие процессы с LLM:

“Hugging Face – наше первое место, когда нам нужен LLM для нового проекта. В их Модельном Хабе есть огромная таксономия вариантов для выбора. Мы можем сразу же токенизировать и подавать данные на модель всего за несколько строк кода. Spaces позволяет легко масштабировать обучение моделей на кластерах с графическими процессорами. Это действительно единая платформа для всего, что связано с LLM.”

Аналогия с GitHub также применима к тому, как Hugging Face способствует развитию совместного сообщества вокруг LLM. Его форумы стали важным источником знаний и поддержки для тысяч разработчиков и пользователей LLM. Hugging Face дополнительно развивает это сообщество через свою популярную конференцию по LLM, демократизируя доступ к последним достижениям.

Преодоление проблем при внедрении LLM

Hugging Face играет важную роль в помощи компаниям преодолеть ключевые преграды для принятия LLM. Согласно исследованию McKinsey, основной проблемой, с которой организации сталкиваются при использовании LLM, является оценка стоимости и определение областей применения. Hugging Face облегчает это, централизуя широкий выбор LLM и рекомендуемых наборов данных для настройки.

Кроме того, внедрение LLM в производство сталкивается с сложными проблемами данных и инфраструктуры. Платформа Hugging Face, начиная от доступа к моделям до развертывания, сглаживает эти преграды для предприятий.

Также внедрение LLM в масштабе требует значительных финансовых вложений, что отпугивает от использования. Hugging Face снижает затраты, предоставляя простой доступ к предобученным моделям. Spaces дополнительно оптимизирует расходы благодаря своей бессерверной архитектуре и поддержке масштабируемого облачного оборудования, такого как TPU. Для небольших команд и стартапов это может сделать эксперименты с крупными LLM возможными.

Трансформация будущего с LLM

Впереди Hugging Face, похоже, продолжит расти как центр для LLM. Его сообщество уже превосходит популярные форумы по искусственному интеллекту. Больше разработчиков и компаний полагаются на инструменты, такие как библиотека Transformers и Tokenizers, в своих производственных процессах.

LLM приведут к существенным изменениям в областях маркетинга, продаж и финансов. McKinsey предвидит, что LLM могут автоматизировать от 30% до 45% текущих рабочих процессов, создавая значительное влияние на общество. Платформы, подобные Hugging Face, которые снижают барьеры для инноваций в области LLM, станут ключевыми для реализации их трансформационного потенциала.

Как GitHub ускорил разработку программного обеспечения, Hugging Face позволяет разработчикам и бизнесу быстрее и эффективнее использовать возможности LLM. Для растущей экономики, основанной на LLM, Hugging Face представляет собой ворота в будущее. Его комплексная платформа может стимулировать появление новых рынков и разблокировать масштабное сотрудничество между людьми и искусственным интеллектом, открывая новую эпоху технологического прогресса.