Hugging Face — La comunità AI che costruisce il futuro.
HuggingFace è un sito web che fornisce strumenti e tecnologie di intelligenza artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale per gli sviluppatori, i ricercatori e le aziende. Il sito è stato fondato nel 2016 con l’obiettivo di rendere la tecnologia di intelligenza artificiale accessibile a un pubblico più ampio e di semplificare lo sviluppo di modelli di linguaggio artificiale.
HuggingFace offre una vasta gamma di modelli pre-addestrati di intelligenza artificiale, inclusi modelli di traduzione automatica, di risposta alle domande, di elaborazione del testo e di generazione di testo. Questi modelli possono essere utilizzati direttamente o addestrati ulteriormente per soddisfare le esigenze specifiche dei clienti.
Inoltre, HuggingFace offre una piattaforma di sviluppo e distribuzione dei modelli che permette agli sviluppatori di creare, addestrare e distribuire i propri modelli di intelligenza artificiale. La piattaforma fornisce anche una serie di strumenti di sviluppo, tra cui API, biblioteche e interfacce grafiche, che semplificano la creazione e la distribuzione dei modelli.
Oltre ai servizi descritti, HuggingFace collabora con aziende e istituzioni di ricerca per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale che possono essere utilizzate in una vasta gamma di settori, tra cui la sanità, la finanza, l’educazione e l’intrattenimento.
Ecco una lista di 10 modelli di intelligenza artificiale (AI) popolari disponibili sulla piattaforma Huggingface, suddivisi per tipologia, insieme ai relativi link di collegamento:
Modelli di linguaggio naturale (NLP):
1. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): un modello di NLP basato su trasformatori pre-addestrato su enormi quantità di testo in modo da poter eseguire diversi task di NLP. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html
2. GPT (Generative Pre-trained Transformer): un modello di generazione di testo basato su trasformatori che utilizza una grande quantità di dati di testo pre-addestrati per generare testo coerente. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt.html
3. RoBERTa (Robustly Optimized BERT approach): una versione ottimizzata di BERT con migliorie nella pre-elaborazione dei dati e nell’ottimizzazione dei parametri del modello. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/roberta.html
4. DistilBERT: un’implementazione ridotta di BERT che utilizza meno parametri e risorse di calcolo, ma mantiene buone prestazioni sui task di NLP. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/distilbert.html
5. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): un modello basato su trasformatori che è stato pre-addestrato su una vasta gamma di task di NLP, compreso il generare del testo, la traduzione e la risposta alle domande. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/t5.html
Modelli di visione artificiale:
6. ViT (Vision Transformer): un modello di visione artificiale basato su trasformatori che ha dimostrato di ottenere risultati paragonabili o superiori rispetto alle reti neurali convoluzionali (CNN) tradizionali. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/vit.html
7. DeiT (Data-efficient image Transformers): un modello di visione artificiale che utilizza la tecnologia dei trasformatori per la classificazione delle immagini e che richiede meno dati di addestramento rispetto ad altre reti neurali. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/deit.html
8. DETR (DEtection TRansformer): un modello di rilevamento degli oggetti basato su trasformatori che utilizza una codifica globale dell’immagine e un decoder a trasformatori per produrre le previsioni degli oggetti. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/detr.html
Modelli di text-to-speech (TTS):
9. Tacotron 2: un modello di TTS basato su reti neurali che converte testo in parlato realistico. Link: https://huggingface.co/transformers/model_doc/tacotron2.html
Modelli di traduzione automatica:
10. MarianMT: un modello di traduzione automatica basato su trasformatori che supporta molte lingue ed è stato addestrato su grandi quantità di dati di traduzione. Link:
