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Lenta.ruStas Pieha confesó decepción con los medicamentos
El cantante Stas Pieha expresó su decepción con los medicamentos utilizados para su recuperación tras contraer un virus. El artista afirmó que los tratamientos existentes solo le causan daño y que su proceso de rehabilitación se ha extendido por dos meses. Describió sus síntomas como hinchazón y mareos, y sugirió la necesidad de encontrar métodos más humanos para su recuperación.
Hugging Face BlogUlysses Sequence Parallelism: entrenamiento con contextos de millones de tokens
Publicación técnica de Hugging Face que explica Ulysses Sequence Parallelism, una técnica del protocolo Arctic Long Sequence Training de Snowflake AI Research que distribuye el cálculo de atención entre varias GPUs mediante paralelismo de cabezas de atención. Detalla su integración en Accelerate, el Transformers Trainer y el SFTTrainer de TRL, con parámetros de configuración y comandos de lanzamiento. Los benchmarks con Qwen3-4B en GPUs H100 muestran una reducción de memoria de 3.3x y hasta 3.7x más throughput, permitiendo entrenar con secuencias de hasta 96K tokens.
Cómo funciona el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) en los modelos de lenguaje
El artículo explica el Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana (RLHF), técnica que permite alinear modelos de lenguaje con valores humanos mediante tres etapas: preentrenamiento del modelo, entrenamiento de un modelo de recompensa con preferencias humanas y ajuste fino con aprendizaje por refuerzo (PPO). Detalla cómo OpenAI, Anthropic y DeepMind aplicaron el método en modelos como InstructGPT, Gopher y ChatGPT, y describe herramientas de código abierto como TRL, TRLX y RL4LMs. Señala limitaciones como el alto costo de la anotación humana, el desacuerdo entre anotadores y el riesgo de que los modelos generen texto dañino o inexacto.
Cómo Hugging Face optimizó la inferencia de BLOOM con una reducción de latencia de 5x
El artículo detalla el proceso de optimización del servidor de inferencia del modelo BLOOM de 176.000 millones de parámetros, desarrollado por Hugging Face y BigScience. El equipo logró reducir la latencia de 350 ms/token a 71 ms/token y multiplicar por 50 el throughput, combinando paralelismo de tensores, kernels personalizados, torch.jit.script y un servidor web en Rust y Python. También relata fracasos como mediciones erróneas por un profiler olvidado y las dificultades de estabilidad con DeepSpeed.