Aprende métodos efectivos para ajustar modelos de lenguaje grandes con menos datos y a un costo más bajo.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
Aprende métodos efectivos para ajustar modelos de lenguaje grandes con menos datos y a un costo más bajo.
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Una mirada a los métodos de evaluación de modelos y su efectividad.
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Este artículo examina cómo la retroalimentación moldea las prácticas de aprendizaje automático en los cuadernos de Jupyter.
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Este estudio tiene como objetivo mejorar las previsiones del viento usando técnicas innovadoras de aprendizaje automático.
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Analizando el sentimiento público en redes sociales sobre el conflicto entre Ucrania y Rusia en lenguas de Europa del Este.
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Un nuevo método predice proteínas terapéuticas basándose en datos aprobados por la FDA.
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Este artículo habla sobre el papel del aprendizaje automático en la comprensión del comportamiento animal.
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Examinando el crecimiento y los desafíos de los modelos de predicción en el cuidado del paciente.
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Esta investigación muestra cómo la IA mejora la eficiencia en la programación de trabajos.
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Evaluar modelos de aprendizaje profundo para su uso práctico es clave para la seguridad y fiabilidad.
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Un nuevo sistema usa tecnología para clasificar la madurez del coco de manera más rápida y precisa.
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Este documento explora los mecanismos detrás de las activaciones neuronales y su impacto en el rendimiento del modelo.
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Mejorando los métodos de detección de botnets a través del aprendizaje automático y estrategias de defensa adversarial.
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Te presentamos una nueva forma de crear características que mejoran los resultados del modelo.
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Nuevo método utiliza IA para identificar eventos de hiper-núcleos dobles en emulsiones nucleares.
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Un estudio evalúa modelos de lenguaje grandes para identificar enfermedades tropicales e infecciosas.
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Este artículo examina métodos para detectar la contaminación de datos en modelos de lenguaje grandes.
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Modelos base fuertes mejoran la evaluación de sistemas de ML en el cuidado de la salud.
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ToxiCraft mejora la detección de contenido dañino en línea a través de la generación de datos sintéticos.
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Las etiquetas suaves pueden mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático en situaciones de datos inciertos.
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Mejorando predicciones a través de métodos de Aumento de Test-Time ponderados.
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Nuevas investigaciones muestran que los modelos de bajo rendimiento pueden ofrecer pistas valiosas sobre la importancia de las características.
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Usando imágenes satelitales para mejorar la comprensión de la pobreza a través de un mapeo detallado del uso de la tierra.
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Un conjunto de datos que combina texto y datos estructurados para mejorar las respuestas a preguntas académicas.
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Un enfoque fresco mejora la respuesta a preguntas complejas con datos multimodales.
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El desequilibrio de datos en el cuidado de la salud puede llevar a predicciones injustas y disparidades en la atención.
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