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Ein Blick auf die Sicherheitsbedenken bei komprimierten Sprachmodellen.

SBoRA verbessert das Fine-Tuning für grosse Sprachmodelle, spart Ressourcen und steigert die Leistung.

LoRA verbessert die Leistung von grossen Sprachmodellen und spart dabei Ressourcen.

Eine neue Methode vereinfacht die personalisierte Bilderzeugung aus Text.

Einführung von Group-and-Shuffle Matrizen für effizientes Feintuning von neuronalen Modellen.

Eine neue Methode, um vortrainierte Modelle durch selektives Feintuning zu verbessern.

Ein neues Framework steuert das Lernen im Kontext, um Missbrauch in KI-Modellen zu verhindern.

Eine neue Methode kombiniert Video- und IMU-Daten, um die Techniken zur Aktionserkennung zu verbessern.

Eine neue Methode, die die Modellleistung durch effektives Outlier-Management verbessert.

Einführung von Random Subspace Adaptation für effizientes Feintuning von Sprachmodellen.

Ein Projekt, das sich darauf konzentriert, die Geschichtenerstellung auf Arabisch mit fortschrittlichen Modellen zu verbessern.

Strategien zur Verbesserung von Machine-Learning-Modellen mit sich ändernden Datensätzen.

Forscher entwickeln Methoden, um Sprachmodelle für verschiedene Sprachen zu verbessern.

WeLore bringt Effizienz in grosse Sprachmodelle, indem es Gewichtsmatrizen vereinfacht.

Diese Arbeit untersucht, wie das Training die Vorhersagen von grossen Sprachmodellen beeinflusst.

Studie bewertet, wie gut Sprachmodelle sich anpassen, um verschiedene Themen zusammenzufassen.

Entdecke, wie Transferlernen die Ergebnisse von Modellen verbessert, indem es Wissen aus verwandten Aufgaben nutzt.

Eine Studie darüber, wie gut LLMs als zuverlässige Wissensdatenbanken funktionieren.

Ein Blick darauf, wie Open-Source-Modelle im Vergleich zu kommerziellen Modellen bei biomedizinischen Aufgaben abschneiden.

Untersuchung von Problemen mit grossen Sprachmodellen bei der Vorhersage fehlender Listeneinträge.

Dieses Papier untersucht Backdoor-Angriffe und deren Auswirkungen auf die Sicherheit von Machine Learning.

Eine neue Methode verbessert die Objekterkennung in Fernerkundungsbildern.

Forschung verbessert die Fähigkeit von Sprachmodellen, zeitbezogene Informationen in Tabellen zu verarbeiten.

Eine neue Methode verbessert, wie Vision-Language-Modelle sich während des Testens anpassen.

Ein neuer Ansatz, um die Modellleistung und das Wissenserhalten zu bewerten.

Diese Studie verbessert die Ultraschallmessung des Fetalhauptes mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken.

Eine Methode, um das Verhalten von Sprachmodellen gegen schädliche Ausgaben zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die Anpassungsfähigkeit von RL-Agenten an sich verändernde Umgebungen.

pRAGe hilft, medizinische Begriffe zu vereinfachen, damit Patienten sie besser verstehen.

Diese Studie bewertet maschinelle Lernmodelle zur Klassifizierung von deutschen politikbezogenen Webseiten.

Forscher verbessern neuronale PDE-Modelle, indem sie vortrainierte, niederdimensionale Gleichungen nutzen, um die Leistung zu steigern.

Untersuchen, wie tiefe Glaubensnetzwerke aus Daten lernen und komplexe Darstellungen erstellen können.

Forschung verbessert ASR-Systeme mit Sprachmodellen für bessere Genauigkeit.

XLIP verbessert die Diagnose, indem es medizinische Bilder und Textbeschreibungen kombiniert.

Eine neue Methode verbessert 2D-Modelle, indem sie 3D-Features integriert, um die Leistung zu steigern.

Dieses Framework verbessert den Zugriff auf AI-Modelle und die Effizienz durch hybrides Sharding.

MoFO hilft grossen Sprachmodellen, Wissen während des Fine-Tunings zu behalten, ohne an Leistung zu verlieren.

Neue Trainingsmethoden verbessern LLMs für bessere Online-Produktvorschläge.

Gemma 2 bietet hohe Leistung in kompakter Grösse für Sprachaufgaben.

Neue Methoden sollen die Geschwindigkeit und Effizienz von Deep-Learning-Modellen verbessern.