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Modelos optimizados pueden mejorar los resultados de salud usando aprendizaje automático.

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Nuevo método reduce los tokens de visión para un entrenamiento más económico.

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La esparcificación bayesiana agiliza los modelos de aprendizaje profundo para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

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Intra-Fusion combina neuronas, haciendo que las redes neuronales sean más pequeñas y eficientes.

SLEB hace que los LLMs sean más rápidos y eficientes al quitar bloques de transformadores redundantes.

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Explorando el equilibrio entre la compresión de modelos y la confiabilidad en la IA.

Un nuevo método de poda mejora la eficiencia del aprendizaje profundo en sistemas de cruce.

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ALoRA mejora el ajuste de modelos de lenguaje al asignar parámetros de manera dinámica.

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Presentando un método para la poda de modelos complejos sin importar la tarea.

COPAL mejora los modelos de lenguaje para una mejor adaptación sin necesidad de reentrenar.

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