抱きしめる顔

株式会社ハギングフェイス

会社種別	プライベート
業界	人工知能、機械学習、ソフトウェア開発
設立	2016 ; 8年前 (2016)
本部	マンハッタン、ニューヨーク市
サービスエリア	全世界
主要人物	クレマン・デラング（CEO） ジュリアン・ショーモンド（CTO） トーマス・ウルフ（CSO）
製品	モデル、データセット、空間
収益	1,500万米ドル （2022年）
従業員数	170（2023）
Webサイト	フェイスブック

Hugging Face, Inc.は、デラウェア州一般会社法^[1]に基づいて設立され、ニューヨーク市に拠点を置くアメリカの会社で、機械学習を使用したアプリケーションを構築するための計算ツールを開発しています。自然言語処理アプリケーション用に構築されたトランスフォーマーライブラリと、ユーザーが機械学習モデルとデータセットを共有して作業を紹介できるプラットフォームで最も有名です。

同社は2016年にフランス人起業家のクレマン・デラング、ジュリアン・ショーモンド、トーマス・ウルフによってニューヨークで設立され、当初はティーンエイジャーを対象としたチャットボットアプリを開発する会社でした。^[2]社名はU+1F917 🤗 ハグの顔の 絵文字にちなんで付けられました。^{[2]チャットボットのモデル}をオープンソース化した後、同社は機械学習のプラットフォームになることに重点を置くようになりました。

2021年3月、ハギングフェイスはシリーズBの資金調達ラウンドで4,000万米ドルを調達した。^[3]

同社は2021年4月28日、他のいくつかの研究グループと共同でBigScience Research Workshopを立ち上げ、オープンな大規模言語モデルを公開した。^[4] 2022年、ワークショップは1760億のパラメータを持つ多言語大規模言語モデルであるBLOOMの発表で終了した。 ^{[5] [6]}

2022年12月、同社はPythonで機械学習アプリケーションを開発するために構築されたオープンソースライブラリであるGradioを買収した。^[7]

2022年5月5日、同社はCoatueとSequoiaが主導するシリーズCの資金調達ラウンドを発表した。^[8]同社の評価額は20億ドルとなった。

同社は2022年8月3日、SaaSまたはオンプレミス展開をサポートするパブリックHugging Face Hubのエンタープライズ版であるPrivate Hubを発表しました。^[9]

同社は2023年2月にアマゾンウェブサービス（AWS）との提携を発表し、これによりAWSの顧客はハギングフェイスの製品を自社のカスタムアプリケーションの構成要素として利用できるようになる。同社はまた、次世代のBLOOMはAWSが開発した独自の機械学習チップであるTrainium上で実行されると述べた。^{[10] [11] [12]}

2023年8月、同社はシリーズDの資金調達で2億3500万ドルを調達し、評価額は45億ドルに達したと発表した。資金調達はセールスフォースが主導し、グーグル、アマゾン、Nvidia、AMD、インテル、IBM、クアルコムなどが参加した。^[13]

2024年6月、同社はMetaおよびScalewayと共同で、欧州のスタートアップ企業向けの新たなAIアクセラレータープログラムを立ち上げることを発表した。この取り組みは、スタートアップ企業がオープン基盤モデルを自社製品に統合し、EUのAIエコシステムを加速するのを支援することを目的としている。パリのSTATION Fを拠点とするこのプログラムは、2024年9月から2025年2月まで実施される。選ばれたスタートアップ企業は、メンタリング、AIモデルとツールへのアクセス、Scalewayのコンピューティングパワーを受けることができる。^[14]

2024年9月23日、国際先住民族言語の10年を推進するため、ハギングフェイスはメタおよびユネスコと提携し、メタの「No Language Left Behind」オープンソースAIモデルをベースにした新しいオンライン言語翻訳機^[15]を立ち上げ、多くの低リソース言語を含む200の言語間での無料テキスト翻訳を可能にしました。^[16]

Transformersライブラリは、テキスト、画像、音声タスク用のトランスフォーマーモデルのオープンソース実装を含むPythonパッケージです。PyTorch、TensorFlow、JAXディープラーニングライブラリと互換性があり、 BERTやGPT - 2などの有名なモデルの実装が含まれています。^{[17]このライブラリは元々「pytorch-pretrained-bert」 [18]}と呼ばれていましたが、その後「pytorch-transformers」、そして最終的に「transformers」に名前が変更されました。

JavaScriptバージョン（transformers.js ^[19]）も開発されており、ブラウザ内で直接モデルを実行できる。

ハギングフェイスハブは、ホスティングのためのプラットフォーム（集中型ウェブサービス）です。^[20]

• プロジェクトのディスカッションやプルリクエストを含む、 Gitベースのコード リポジトリ。
• Git ベースのバージョン管理も備えたモデル。
• 主にテキスト、画像、音声からなるデータセット。
• 機械学習アプリケーションの小規模なデモを目的とした Web アプリケーション (「スペース」および「ウィジェット」)。

次のようなさまざまなモダリティで一般的なタスクをサポートする、事前トレーニング済みのモデルが多数あります。

• 自然言語処理: テキスト分類、固有表現認識、質問応答、言語モデル化、要約、翻訳、複数選択、テキスト生成。
• コンピューター ビジョン: 画像分類、オブジェクト検出、セグメンテーション。
• オーディオ: 自動音声認識とオーディオ分類。

TransformersとHugging Face Hubに加えて、Hugging Faceエコシステムには、データセット処理（「データセット」）、モデル評価（「評価」）、機械学習デモ（「Gradio」）などの他のタスク用のライブラリが含まれています。^[21]

safetensors形式は、Pythonのpickle形式の問題を解決するために2021年頃に開発されました。テンソルの保存と読み込み用に設計されました。pickle形式と比較して、遅延読み込みが可能で、セキュリティ上の問題を回避できます。^[22]セキュリティ監査の後、2023年にデフォルトの形式になりました。^[23]

ファイル形式:

• ヘッダーのサイズ: 8 バイト、符号なしリトルエンディアンの 64 ビット整数。
• ヘッダー: JSON UTF-8 文字列。形式は {"TENSOR_NAME": {“dtype”: “F16”, “shape”: [1, 16, 256], “data_offsets”: [BEGIN, END]}, "NEXT_TENSOR_NAME": {…}, …}。
• ファイル: テンソルを含むバイト バッファー。

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• カグル

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