Hugging Faceの機械学習デモ（arXiv上）
Hugging Faceの機械学習デモ（arXiv上）
私たちは、Hugging FaceがarXivと協力して論文をよりアクセスしやすく、見つけやすく、楽しくすることを発表できることを非常に嬉しく思っています！今日から、Hugging Face SpacesはarXivLabsとの統合を通じて、コミュニティまたは著者自身によって作成されたデモへのリンクを含むDemoタブとして提供されます。お気に入りの論文のデモタブに移動することで、オープンソースのデモへのリンクを見つけ、すぐに試すことができます🔥
Hugging Face Spacesは2021年10月のローンチ以来、コミュニティによって作成された12,000以上のオープンソースの機械学習デモを構築し共有するために使用されています。Spacesを使用すると、Hugging Faceユーザーはブラウザを使用してコードを実行することなく、モデルを共有、探索、議論し、対話型アプリケーションを構築することができます。これらのデモは、GradioやStreamlitなどのオープンソースのツールを使用し、Hugging Face Hubで利用可能なモデルとデータセットを活用して構築されています。
最新のarXivの統合により、ユーザーは論文のarXivの要約ページで最も人気のあるデモを見つけることができます。たとえば、BERT言語モデルのデモを試したい場合は、BERT論文のarXivページに移動し、デモタブに移動します。そこには、オープンソースコミュニティによって作成された200以上のデモが表示されます。一部のデモは単にBERTモデルを紹介しているだけであり、他のデモはBERTをより大きなパイプラインの一部として変更または使用する関連アプリケーションを紹介しています。上記のデモのようなものです。
デモにより、機械学習だけでなく、生物学、化学、天文学、経済学など、計算モデルが構築される他の分野を広範な視聴者が探索できるようになります。デモはモデルの動作原理の認識と理解を高め、研究者の仕事の可視性を高め、より多様な視聴者がバイアスやその他の問題を特定およびデバッグできるようにします。これらのデモにより、コードを一行も書くことなく、他の人が論文の結果を探索することができるため、研究の再現性が向上します！arXivとのこの統合に興奮しており、研究コミュニティがコミュニケーション、発信、解釈性を向上させるためにどのように活用するかを楽しみにしています。
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