Hugging Face 是一个专注于自然语言处理（NLP）的开源社区和平台。官方域名：huggingface.co。它提供了许多易于使用的工具和库，帮助研究人员和开发者更轻松地进行NLP研究和应用开发。Hugging Face 的主要贡献包括以下几个方面：

Transformers 库：Transformers 是 Hugging Face 最知名的项目之一，它提供了一套用于实现各种NLP任务的模型架构（如BERT、GPT等）的Python库。Transformers 库封装了这些模型的训练和推理过程，使得用户能够轻松地加载预训练的模型并进行微调，或者从头开始训练新的模型。

Model Hub：Hugging Face 的 Model Hub 是一个包含大量预训练模型的仓库，这些模型涵盖了各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。用户可以直接从 Model Hub 中下载所需的模型，而无需自己从头开始训练。

Datasets 库：除了模型之外，Hugging Face 还提供了 Datasets 库，这是一个用于加载、处理和保存数据集的Python库。Datasets 库支持多种数据格式，并提供了许多实用的数据预处理功能，如分词、标记化、填充等。

Spaces：Spaces 是 Hugging Face 的一个在线平台，允许用户分享他们的NLP模型和应用。用户可以在 Spaces 上创建自己的项目，并与其他人共享代码、数据和结果。这有助于促进NLP社区的交流与合作。

文档和教程：Hugging Face 提供了丰富的文档和教程，帮助用户更好地理解和使用其提供的工具和库。这些文档和教程涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，适合不同水平的NLP研究人员和开发者。

Hugging Face的开源大模型排行榜（Open LLM Leaderboard）是目前大模型领域最具权威性的榜单之一，收录了全球上百个开源大模型，测试维度涵盖阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等六大评测。

在最近的排名中，通义千问（Qwen-72B）表现抢眼，以73.6的综合得分在所有预训练模型中排名第一，超越Llama 2等国内外开源大模型登顶榜首。另外，波士顿大学的「鸭嘴兽-70B」也曾登顶Hugging Face大模型排行榜，其变强的原因是采用优化过的数据集训练以及更高效的PEFT和独特的LoRA微调。