238: Por que a Hugging Face não quer ser um frontier lab, com Leandro von Werra
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What is the main topic discussed in this episode?
Olá, bem-vindas e bem-vindos à edição de quarta-feira de entrevista do IA Sobre Controle, o seu podcast com overfitting de informações sobre o mundo da inteligência artificial. Eu sou o Marcos Mendes e tenho, claro, assim como toda semana por aqui, o Fabrício Carraro, viajante poliglota, host do podcast Carreiras Sem Fronteiras e Program Manager da Alura. Fabrício, tudo bem?
E aí, pessoal, bem-vindos e bem-vindas a mais uma entrevista aqui do IA Sob Controle, outra dessa nossa série maluca de entrevistas maravilhosas que a gente está tendo aqui nessas últimas semanas, meses, e que vamos continuar tendo também pelas próximas semanas. A gente conseguiu encaixar vários personagens que estão participando ativamente na construção da IA, não só no Brasil, como ao redor do mundo, pessoas que há anos eu queria entrevistar, como esse cara que a gente vai entrevistar hoje, que é de uma empresa que é talvez uma das minhas favoritinhas, um dos meus xodós, junto com outras que a gente sempre menciona no IA Subcontrole, que é a Hugging Face, né Marcos? Pois é, você falou que a gente está conseguindo, cara, o crédito é 100% seu. Fabrício que vai atrás desse pessoal, garante entrevista, só aparece e fala. Obrigado pelo trampo todo que você coloca em fazer isso, porque você traduz o quê? Em episódios bacanas como esse...
que é um daqueles com gringos. Então, a partir de agora, você vai escutar o episódio dublado em português, mas caso você queira escutar o áudio original do papo que a gente bateu em inglês, tem aqui o primeiro link da descrição. É o segundo, o primeiro da viagem do Vale do Silício. O segundo link da descrição você vai encontrar para escutar o papo em inglês. Então, sem mais delongas, Leandro Von Ferra, bem-vindo ao IA Sob Controle.
What is the history and evolution of Hugging Face?
Muito obrigado por me receberem. É um prazer. A gente está bem honrado de ter você aqui com a gente hoje como o líder de pesquisa da Hugging Face. E a gente começou a falar sobre a Hugging Face bem cedo no podcast. Aliás, o podcast começou depois que o chat de PT bombou, apareceu, explodiu. E ao longo dos últimos anos a gente viu a Hugging Face, e eu até sei, a Hugging Face começou lá em 2016, uma empresa que oferecia um chatbot para consumidor final, certo? E aí meio que pivotou para virar essa referência em modelo open source, e nos últimos anos a gente está percebendo um esforço que está aumentando para pesquisa, fazer pesquisa própria, fazer os próprios modelos de novo. E isso é uma proposta que é diferente do desenvolvimento original, a ideia de fazer um chatbot no começo. Então, você pode explicar um pouco melhor essa decisão e o processo mesmo, para ir, de certa forma, virando isso, essas referências novas e a parte de pesquisa, sem abrir mão do fato de que vocês são a língua franca de modelo open source, ao mesmo tempo investir nos próprios modelos, pesquisa que gera projeto muito interessante. Como é que tem sido esse equilíbrio todo?
Sim, com certeza. E talvez antes de entrar nisso, tem também uma piada na história da origem da Hugging Face, como ela começou, como você mencionou, meio que como uma empresa de um chatbot, que originalmente a Hugging Face estava fazendo pequenos modelos, chatbots, para aplicativos de mensagens. E agora a gente virou uma espécie de empresa de IA open source, enquanto a OpenAI fez o caminho oposto, onde ela começou como uma empresa de IA open source e agora é principalmente uma empresa de chatbot. Então, a razão pela qual a Hugging Face começou e até os seus próprios esforços de pesquisa já estavam lá. Tinha um esforço de pesquisa quando a Hugging Face trabalhava com chatbots só para entender quais são as técnicas de ponta que alimentam a construção dessas aplicações. Mas agora, como a Hugging Face virou uma plataforma de IA open source, a motivação para fazer pesquisa é um pouco diferente.
O motivo pelo qual a gente começou a fazer a nossa própria pesquisa e treinar os nossos próprios modelos é principalmente porque a gente quer meio que estabelecer as ferramentas para todo o ecossistema para que todo mundo possa ser um Frontier Lab. Então a missão, a nossa missão, é um pouco diferente dos outros laboratórios de fronteira. A gente está num nível meio meta, a gente está tentando permitir que as outras pessoas consigam treinar
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Chapters
8 chapters
1
What is the main topic discussed in this episode?
0:04–1:45
2
What is the history and evolution of Hugging Face?
1:45–5:43
3
How did Hugging Face transition from a chatbot company to an open-source AI leader?
5:43–10:04
4
What is Hugging Face's approach to AI research and model training?
10:04–15:54
5
How does Hugging Face balance open-source contributions with proprietary research?
15:54–20:02
6
What challenges does Hugging Face face in attracting talent in AI?
20:02–26:51
7
What is the significance of datasets in AI model training?
26:51–37:55
8
How does Hugging Face implement reinforcement learning in their models?
37:55–1:04:19
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