Últimos artículos para Ajuste fino

Descubre cómo los LLMs pueden facilitar la extracción de datos en la ciencia de materiales.

Mejorando modelos de lenguaje más pequeños como MiniCPM con prácticas efectivas de ajuste fino.

Explorando el papel de los tutores de IA en mejorar la educación en robótica a través de técnicas avanzadas.

Usando IA para simplificar el acceso al conocimiento científico para todos.

Examinando vulnerabilidades en transformadores de visión y modelos de downstream a través de ataques de transferencia.

Analizando el sentimiento público en redes sociales sobre el conflicto entre Ucrania y Rusia en lenguas de Europa del Este.

Este estudio destaca un nuevo método para ajustar modelos de lenguaje de manera efectiva.

El modelo TOGGL mejora la precisión de la transcripción en situaciones de habla superpuesta.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los resúmenes basados en aspectos usando modelos de lenguaje ajustados.

FPT+ mejora el aprendizaje transferido para imágenes médicas de alta resolución con recursos mínimos.

Un nuevo enfoque combina datos etiquetados y no etiquetados para una mejor segmentación de imágenes.

Un método rápido para editar imágenes usando comandos de texto simples.

Un nuevo método mejora el modelado de temas usando modelos de lenguaje ajustados.

Un nuevo método mejora la calidad de los datos sintéticos para una mejor alineación del modelo de lenguaje.

InfinityMath mejora las habilidades matemáticas en modelos de lenguaje a través de conjuntos de datos de calidad.

La investigación revela cómo hacer que los modelos de voz sean más pequeños y eficientes.

R-Adapter mejora la eficiencia y la robustez en el ajuste fino de modelos para tareas de imagen y texto.

CROME hace que los modelos multimodales sean más fáciles de usar con menos entrenamiento necesario.

Presentamos Med42-v2, modelos especializados para una comunicación en salud precisa.

Mejorando las habilidades de toma de decisiones de los robots para la exploración espacial.

Explorando cómo el RL mejora los modelos de difusión para resultados específicos.

Examinando cómo el preentrenamiento y el ajuste fino afectan el rendimiento del modelo de lenguaje.

Un nuevo optimizador muestra buenas expectativas para ajustar modelos preentrenados.

Investigadores mejoran los modelos de incrustación de texto usando puntuaciones de expertos para un mejor rendimiento.

Este estudio evalúa la precisión de la IA en el diagnóstico de la malaria en diferentes entornos de atención médica.

Los investigadores crean un conjunto de datos para mejorar la toma de decisiones éticas en los modelos de lenguaje.

Explorando métodos eficientes para afinar LLMs y abordar preocupaciones ambientales.

Examinando el papel de IKUN e IKUN-C en la traducción efectiva de múltiples idiomas.

La investigación muestra un reemplazo efectivo de los Embeddings Posicionales en modelos de traducción.

Examinando el papel de los datos en la mejora de la traducción para lenguas de pocos recursos.

Este artículo examina cómo los modelos reconocen el tono, el estrés y los acentos de pitch.

Una mirada a los beneficios de los modelos locales y los pipelines de LLMOps.

El estudio analiza la efectividad de los LLMs especializados en tareas clínicas.

Descubre cómo los chatbots personalizados pueden mejorar las experiencias educativas en la educación superior.

Un nuevo método ayuda a identificar la contaminación de datos de prueba en LLMs usando probabilidades de tokens.

Descubre métodos eficientes para ajustar modelos de lenguaje grandes usando ruido gaussiano.

Un nuevo algoritmo mejora la eficiencia de los conjuntos de datos para ajustar modelos de lenguaje.

Explorando cómo los LLM están moldeando el futuro de la atención médica.

Una mirada a cómo el aprendizaje por transferencia impacta el rendimiento del modelo a través de las leyes de escalado.

Nuevo método combina el conocimiento experto con grandes modelos para analizar señales de vibración industrial.