Reflection AI の新しいモデル Beam を含む特別なサプライズです :partying_face:
Beam は、コーディングとエージェント的なユースケースに特化した、トークン効率の高いフロンティアスケールのモデルです。独自のハードウェア、インフラストラクチャ、またはクラウド上で強力なモデルを実行し、自社のニーズに合わせてカスタマイズしたいチームのために構築されています。
リンク: ドキュメント * auto マッピングの小さなバグを修正 (#49664) by @yonigozlan、 #49664
本当のパッチ修正
古い torch バージョンでモデルの読み込みが壊れていました :cry: 現在は修正済みです。修正の全リストは以下の通りです
- バッチ生成時の HunYuan-VL の画像割り当てを修正 (#49557) by @Arnav66692
- エキスパート並列時の DeepGEMM Mega MoE を修正 (#49428) by @IlyasMoutawwakil
- torch 2.7 での from_pretrained を修正: 分散チェックポイントングに torch>=2.8 を要求 (#49652) by @naveecode
- DtensorShardOperation を torch 2.6 および 2.7 で動作するように修正 (#49657) by @hazelxue
全変更履歴: https://github.com/huggingface/transformers/compare/v5.20.0...v5.20.1