Neue Methoden verbessern die Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen, während sie das vergangene Wissen behalten.
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Zhiyuan Liu
Ein neuer Ansatz, um Sprachmodelle kleiner und schneller zu machen, indem man 1-Bit-Quantisierung verwendet.
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ProSparse verbessert die Aktivierungssparsamkeit in LLMs für bessere Effizienz und Leistung.
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Untersuchen von Grokking, Double Descent und emergenten Fähigkeiten in Deep-Learning-Modellen.
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Die Yi-Modellfamilie zeigt starke Sprach- und multimodale Verarbeitungsfähigkeiten.
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Neues Modell verbessert die Bildverarbeitung in multimodalen Systemen.
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EREN verbessert die Genauigkeit von Sprachmodellen durch effektive Bearbeitungstechniken.
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Neue Modelle verbessern die Denkfähigkeiten bei verschiedenen Aufgaben und steigern die Leistung von KI.
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UltraMedical-Sammlungen verbessern medizinische Sprachmodelle und beheben Datenengpässe.
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GUICourse hat das Ziel, die Interaktion mit digitalen Schnittstellen durch gezielte Datensätze für GUI-Agenten zu verbessern.
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Dieser Artikel bespricht neue Ansätze, um Vorhersagen in chemischen Reaktionen mit Technologie zu verbessern.
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Untersuchen, wie LLMs Zahlen addieren können, ohne dabei explizite Schritte zu zeigen.
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Die Forschung zielt darauf ab, Sprachmodelle mit einzigartigen Persönlichkeiten zu entwickeln, um menschlichere Interaktionen zu ermöglichen.
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Ein neues Rahmenwerk verbessert die Bewertung von RAG-Systemen in spezialisierten Bereichen.
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MiniCPM-V verbessert die KI-Nutzung auf mobilen Geräten in Bezug auf Effizienz und Leistung.
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Ein neuer Ansatz zur Tokenisierung verbessert die Analyse antiker Schriftzeichen.
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Die Effizienz und Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen durch modulare Gestaltung erkunden.
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Aktivierungsdichte erkunden, um die Effizienz von Sprachmodellen zu steigern.
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KBAlign hilft Maschinen, schneller und effektiver zu lernen, indem sie Selbstbefragungstechniken nutzen.
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Entdecke, wie Belohnungsmodelle die Art und Weise verändern, wie Maschinen lernen und arbeiten.
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Erforschen, wie grosse Sprachmodelle effizienter und zugänglicher werden.
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Eine neue Methode kombiniert autoregressive und Diffusionsmodelle für bessere Mediengenerierung.
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