Neuste Artikel für Feinabstimmung

Ein neuer Ansatz, um vielfältige kulturelle Einblicke in Sprachmodelle zu integrieren.

Eine neue Methode, um Kreativität bei der Problemlösung durch KI-Unterstützung zu entfachen.

Erläuterung von Problemen bei der Erstellung von Entscheidungs-AI-Modellen und -Lösungen.

AV-SUPERB bewertet Audio- und visuelle Modelle über verschiedene Aufgaben hinweg für eine bessere Leistung.

Neue Werkzeuge verbessern, wie Systeme Informationen aus langen Dokumenten abrufen.

Erforschen, wie Sprachmodelle Persönlichkeitseigenschaften bei der Rekrutierung widerspiegeln.

Diese Studie verbessert die Feinabstimmungseffizienz in neuronalen Netzwerken mit transduktivem aktiven Lernen.

Die Spracherkennung von Whisper für Vietnamesisch und andere Sprachen mit geringem Ressourcengehalt verbessern.

Eine neue Methode, um LLMs anzupassen, ohne viel zu labeln.

Dieser Artikel bespricht eine Methode, um LLMs mit verbalem Feedback zu verbessern, ohne zu übergeneralieren.

LoRETTA verbessert die Feinabstimmungseffizienz für grosse Sprachmodelle mit weniger Parametern.

Die Bedrohungen durch wahlloses Datenvergiften im selbstüberwachtem Lernen erkunden.

Untersuchen, wie das Feintuning das Risiko erhöht, sensible Trainingsdaten preiszugeben.

Die Nutzung von CLIPs visuellen und Textkomponenten verbessert die Methoden zur Erkennung von Deepfakes.

Untersuchen der benötigten Stichprobengrössen, damit spezialisierte Modelle allgemeine Modelle übertreffen.

Dieser Artikel untersucht, wie Zufälligkeit das Lernen mit begrenzten beschrifteten Daten beeinflusst.

Sens-BERT verbessert die Genauigkeit von kostengünstigen Sensoren für ein besseres Luftqualitätsmonitoring.

Die Verbesserung des Computerverständnisses von Bildern und Texten durch fortschrittliche Trainingstechniken.

Wir stellen Kuaiji vor, ein fortschrittliches Modell, das speziell für Buchhaltungsprofis entwickelt wurde.

Eine Methode, um Sprachmodelle zu verbessern, damit sie auf unbeantwortbare Fragen reagieren können.

Datenaugmentierungstechniken erkunden und ihren Einfluss auf NLP-Modelle.

Eine neue Methode hilft Robotern, Aufgaben mit simulierten Daten zu lernen.

Eine neue Methode kombiniert menschliche Videodaten mit Robotervorführungen für ein besseres Lernen.

Ein neues Tool erzeugt verschiedene visuelle Halluzinationsinstanzen, um die Genauigkeit von KI zu verbessern.

Eine Studie über effiziente Methoden zur Feinabstimmung grosser Modelle durch Low-Rank-Anpassung.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz der Spracherkennung mit niedrigrangiger Anpassung.

Dieser Artikel untersucht die Gefahren von schädlichem Fine-Tuning in Sprachmodellen.

Die Erkundung der Datenschutz- und Sicherheitsrisiken, die mit grossen Sprachmodellen verbunden sind.

Forscher verbessern Encoder-Decoder-Modelle, um die Satzkomplexität besser vorherzusagen, indem sie sprachliche Merkmale nutzen.

Eine neue Methode, um grosse Modelle effizienter abzustimmen.

Lingo verbessert die DNA-Analyse durch fortschrittliche Sprachmodell-Techniken.

Modellbearbeitung kann Vorurteile und Fehlinformationen in Sprachmodellen verstärken.

Forscher verbessern die grüne Lichtproduktion mit innovativen Kerr-Mikroresonatoren.

Ein Blick auf RAG und Feintuning-Methoden zur Verbesserung der Leistung von LLMs bei seltenen Themen.

Eine neue Methode verbessert die Datenanalyse in der Hochenergiephysik mit selbstüberwachtem Lernen.

TTPXHunter verbessert die Bedrohungsaufklärung, indem es die Extraktion von TTPs aus Berichten automatisiert.

ImgTrojan manipuliert VLMs mit täuschendem Trainingsdaten.

Ein neuer Datensatz zur Bewertung der Planungsfähigkeiten von Sprachmodellen bei realen Aufgaben.

Dieser Artikel bespricht neue Methoden zur Verbesserung der Leistung beim Few-Shot-Lernen.

Ein Blick darauf, wie Rechenleistung und Algorithmen Sprachmodelle verändert haben.