Samet Oymak

Una mirada a cómo los mecanismos de atención mejoran el procesamiento del lenguaje en la IA.

Explorando cómo los transformers se adaptan para predecir resultados en sistemas desconocidos.

Una mirada a cómo los transformers usan capas de atención para mejorar el procesamiento del lenguaje.

Examinando las capacidades de Mamba y su modelo híbrido con Transformers.

Presentando CAP para mejorar la equidad y eficiencia en los modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al abordar las diferencias entre los clientes.

TREACLE ayuda a los usuarios a seleccionar los mejores modelos de lenguaje dentro del presupuesto y los límites de tiempo.

Una mirada más cercana a los mecanismos de autoatención en los modelos de procesamiento de lenguaje.

Un estudio revela información sobre el rendimiento del aprendizaje en contexto en diferentes arquitecturas de modelos.

La autoatención selectiva mejora la comprensión del lenguaje al centrarse en la información clave.