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Hugging Face BlogHugging Face lanza Community Evals para descentralizar la evaluación de modelos de IA
Hugging Face anunció Community Evals, un sistema que permite a los repositorios de datasets alojar rankings de benchmarks y a los modelos almacenar sus propias puntuaciones de evaluación en archivos YAML. Cualquier usuario de la comunidad puede enviar resultados mediante pull requests, con insignias verificadas que acreditan su reproducibilidad. La iniciativa busca cerrar la brecha entre las puntuaciones de los benchmarks y el rendimiento real de los modelos de IA, exponiendo qué se evalúa, cómo, cuándo y por quién.
Potenciá tus pipelines de OCR con modelos abiertos
Hugging Face publicó una guía sobre modelos abiertos de OCR basados en modelos de visión-lenguaje, comparando opciones como Nanonets-OCR2, PaddleOCR-VL, dots.ocr, OlmOCR-2, Granite-Docling, DeepSeek-OCR, Chandra y Qwen3-VL. El artículo detalla capacidades como transcripción multilingüe, manejo de tablas y gráficos, formatos de salida y evaluación mediante benchmarks como OmniDocBench y OlmOCR-Bench. También aborda eficiencia de costos, conjuntos de datos abiertos y herramientas para ejecutar los modelos localmente o en la nube.
FilBench: un nuevo banco de pruebas evalúa si los grandes modelos de lenguaje entienden y generan filipino
Investigadores presentaron FilBench, una suite de evaluación que mide las capacidades de más de 20 grandes modelos de lenguaje en tagalo, filipino y cebuano, abarcando conocimiento cultural, PLN clásico, comprensión lectora y generación. Los resultados muestran que los modelos específicos del sudeste asiático son eficientes pero aún inferiores a GPT-4o, que la traducción al filipino sigue siendo difícil y que los modelos abiertos como Llama 4 Maverick ofrecen una alternativa rentable. La herramienta está disponible en Lighteval y en un ranking de HuggingFace.
Open-R1: actualización n.º 1 sobre la replicación del pipeline de DeepSeek-R1
El equipo de Hugging Face publica la primera actualización del proyecto Open-R1, lanzado una semana antes para replicar el pipeline de entrenamiento y los datos sintéticos de DeepSeek-R1. Reportan que lograron reproducir los resultados de DeepSeek en el benchmark MATH-500, integraron GRPO en TRL 0.14 y optimizaron la generación de datos sintéticos usando 32 GPU con inferencia en streaming. También reseñan las reacciones del mercado y de laboratorios como OpenAI y Anthropic, y los proyectos y datasets que la comunidad construyó en torno al modelo.
Escalar el procesamiento de datos con IA usando Hugging Face y Dask
Un artículo técnico del blog de Hugging Face explica cómo combinar la plataforma con la biblioteca Dask para escalar tareas de procesamiento de datos con inteligencia artificial. Los autores muestran cómo pasar de procesar 100 filas con pandas a 211 millones de filas usando Dask y Coiled en múltiples GPU en la nube, con un flujo de trabajo que tardó unas cinco horas. El ejemplo usa el clasificador FineWeb-Edu para identificar páginas web de alto valor educativo dentro del conjunto de datos FineWeb.
BERTopic se integra con Hugging Face Hub para gestionar modelos de topic modelling
La biblioteca Python BERTopic anunció una actualización que permite enviar y cargar modelos de topic modelling directamente hacia y desde Hugging Face Hub, facilitando su despliegue en producción. La integración también incorpora serialización con safetensors para una gestión segura de modelos y reduce el tamaño de los modelos entrenados con grandes volúmenes de datos. El artículo ejemplifica su uso explorando temas en conjuntos de datos RLHF como OpenAssistant Conversations y Databricks-dolly-15k.