Últimos artículos para Ajuste fino

Explorando cómo las herramientas de IA pueden ayudar a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas.

Modelos recientes mejoran las predicciones para las interacciones de anticuerpos con antígenos clave.

Una mirada a cómo la adaptación de instrucciones mejora las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este estudio compara PEFT e ICL en la mejora de la generación de código usando LLMs.

Nuevos métodos mejoran la comprensión de diferentes tipos de datos.

Aprende cómo el ajuste fino de Llama 2 ayuda en el análisis de noticias financieras.

Los modelos de lenguaje grandes simplifican el desarrollo de almacenes de información organizados.

Presentamos MerA para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque reduce el tamaño del modelo transformer con un impacto mínimo en la precisión.

La investigación mejora el reconocimiento de signos aislados para una mejor comunicación en comunidades Sordas.

Este artículo examina la alucinación en los modelos de lenguaje de IA y la investigación en curso.

Un marco para la adaptación eficiente de modelos de lenguaje grandes multimodales.

Una mirada a usar modelos para construir taxonomías de manera eficiente.

Delta-LoRA simplifica el ajuste fino para modelos de lenguaje grandes, con mejor rendimiento y menos uso de recursos.

Este proyecto mejora la resolución de problemas de matemáticas generando código Prolog a partir de modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque combina el aprendizaje en contexto y el ajuste fino para mejorar el rendimiento del modelo.

Un nuevo enfoque mejora el chunking no supervisado en NLP usando un modelo jerárquico.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y el rendimiento en redes neuronales usando Mezcla de Expertos.

Este estudio examina el impacto del preentrenamiento no supervisado en tareas de series temporales.

Examinando el equilibrio entre ajustar finamente y conservar habilidades generales en modelos de IA.

Un método para evaluar cómo los medios de comunicación caracterizan a las figuras públicas.

Este estudio evalúa cómo se pueden usar los LLM en tareas de traducción en tiempo real.

Este artículo habla sobre formas de mejorar la confiabilidad de los modelos de IA en entornos cambiantes.

Este artículo habla sobre el Ajuste de Canal Saliente, un método para ajustar eficientemente grandes modelos.

Explorando cómo la IA puede automatizar la clasificación de modos de fallo en el mantenimiento de maquinaria.

Analizando los efectos del fine-tuning y proponiendo el "conjugate prompting" como solución.

Un método para mejorar los transformadores de gráficos de manera eficiente y con menos uso de recursos.

Forgedit facilita la edición de imágenes al combinar indicaciones de texto e imágenes originales.

D-Train ofrece un enfoque sencillo para los desafíos de aprendizaje multi-dominio.

La investigación destaca el olvido catastrófico en modelos de lenguaje multimodal después del ajuste fino.

Descubre cómo los LLMs mejoran la precisión al traducir lenguaje ambiguo.

Este artículo habla de un nuevo método para mejorar los ataques adversariales usando transferencia de estilo.

Explorando los desafíos y soluciones en la traducción financiera del árabe al inglés.

Descubre métodos para mejorar los sistemas de subtitulado para capturas de pantalla en móviles.

Un nuevo método mejora la predicción de series temporales multivariadas usando técnicas innovadoras de enmascaramiento.

Este artículo examina los desafíos y soluciones relacionados con las etiquetas ruidosas en los datos de entrenamiento.

Un modelo de lenguaje que entiende tanto el texto como el diseño en los documentos.

Una visión general de los modelos de lenguaje grande y su impacto en la tecnología de la comunicación.

Los modelos de proteínas mejoran nuestra capacidad para predecir funciones y estructuras de proteínas.

Bode es un modelo de lenguaje diseñado para mejorar la comprensión de texto en portugués.