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El suavizado de etiquetas mejora la precisión, pero puede afectar la fiabilidad de la clasificación selectiva.

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Un nuevo enfoque para reducir sesgos en los modelos de IA y mejorar las predicciones.

Un nuevo método mejora la precisión de las predicciones y la calibración en el aprendizaje semi-supervisado.

Un nuevo método para mejorar la eficiencia en el entrenamiento de modelos de deep learning.

Examinando los sesgos en la predicción del siguiente token y su impacto en el rendimiento del modelo.

TransFusion mejora el aprendizaje contrastivo con atención estructurada y procesamiento de datos efectivo.

GOLD ofrece un marco para generar datos de entrenamiento diversos para modelos de lenguaje pequeños.

Un nuevo método mejora la detección OOD al centrarse en la información del gradiente.

Este artículo habla sobre cómo estimar el rendimiento de un modelo de base sin necesidad de tener un montón de datos etiquetados.

Explorando cómo datos inofensivos pueden, sin querer, generar resultados dañinos en modelos de lenguaje.

Descubre métodos para mejorar los modelos de estudiantes en la destilación de conocimiento.

Un nuevo enfoque para mejorar el aprendizaje cuando los datos etiquetados son escasos.

Un nuevo conjunto de datos mejora la capacidad de los LLMs para seguir instrucciones complejas.

Este estudio revisa cómo el tamaño del lote influye en el rendimiento y entrenamiento del modelo de voz.

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Estrategias efectivas para abordar la incertidumbre en las Redes Neuronales de Grafos mejoran la confiabilidad.

Un método para mejorar la retención de conocimiento de los modelos de aprendizaje automático durante el entrenamiento en nuevas tareas.

Aprende a adaptar modelos para diferentes conjuntos de datos de manera efectiva.

Las cabezas de inducción impulsan el aprendizaje adaptativo en los modelos de lenguaje de IA.

Un nuevo método para comprimir conjuntos de datos de manera eficiente usando aprendizaje autoguiado.

Un estudio sobre cómo mejorar el aprendizaje de pocos ejemplos a través de técnicas efectivas de entrenamiento de backbone.

Un método para proteger la privacidad de los datos en sistemas de aprendizaje descentralizados usando nodos virtuales.

Un estudio destaca la dependencia de CLIP en características espurias para el reconocimiento de imágenes.

Un nuevo método para ajustar modelos y al mismo tiempo asegurar la privacidad de los datos.

Q-tuning mejora el aprendizaje en modelos de lenguaje, equilibrando nuevas tareas con el conocimiento retenido.

Explorando métodos de fine-tuning para mejorar la precisión del modelo mientras se asegura la privacidad de los datos.

COMET presenta un nuevo modelo para que la IA aprenda y se adapte de manera eficiente.

Explorando cómo los modelos de IA aprenden la verdadera causalidad a partir de datos diversos.

IMWA mejora el rendimiento del modelo en tareas de aprendizaje con desequilibrio de clases de manera eficiente.

El nuevo módulo QASE mejora la precisión en tareas de comprensión de lectura por máquinas.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje a partir de modelos preentrenados sin datos originales.

Nuevo conjunto de datos mejora el rendimiento del modelo en tareas de múltiples imágenes.

Este método mejora el ajuste fino del modelo de lenguaje usando conjuntos de datos abiertos y sin etiquetar.

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

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Un nuevo método acelera el entrenamiento de modelos complejos.

XDomainMix mejora el rendimiento del modelo al aumentar la diversidad de características en la generalización de dominios.