Cengiz Pehlevan

MLPs zeigen eine überraschende Effektivität beim In-Context-Lernen und stellen die Ansichten über die Komplexität von Modellen in Frage.

Eine Studie, die Faktoren aufdeckt, die das Lernen im Kontext bei Transformern beeinflussen.

Untersuchen, wie sich Transformer-Modelle mit Grösse und Komplexität verbessern.

Neue Methoden verbessern die SVM-Leistung in hyperbolischen Räumen für komplexe Daten.

Die Genauigkeit beeinflusst die Effektivität und die Kosten des Trainings von Sprachmodellen.

Forschung zeigt, wie Feature-Lernen die Leistung von neuronalen Netzwerken effektiv verbessert.

Mäuse zeigen ständig, dass sie lernen, auch wenn man den Fortschritt nicht sieht, was die Anpassungsfähigkeit des Gehirns zeigt.

Entdecke, wie Ort-Zellen unser Verständnis von Raum und Gedächtnis prägen.