Pavlo Molchanov

Un enfoque nuevo para afinar modelos mejora la eficiencia y precisión en tareas de aprendizaje automático.

Nuevos modelos adaptables pueden satisfacer diversas necesidades sin necesidad de reentrenar.

Este estudio explora métodos para crear modelos de lenguaje más pequeños de forma efectiva y asequible.

Este artículo analiza el rendimiento del modelo en varias tareas y conjuntos de datos.

Un nuevo método mejora la calidad de los datos para modelos de lenguaje visual usando técnicas de aumento.

Un método para reducir modelos de lenguaje sin sacrificar efectividad a través de poda y destilación.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los LLM mientras reduce la complejidad.

Descubre técnicas emergentes que están revolucionando la forma en que las máquinas ven y entienden las imágenes.

Los investigadores mejoran los modelos de lenguaje para razonamiento matemático complejo.