Últimos artículos para Evaluación del Modelo

Un nuevo método para mejorar la comprensión de los modelos de aprendizaje profundo.

Presentamos el Balance score para una mejor evaluación de modelos en juegos competitivos.

Una mirada a cómo los Bosques Aleatorios estiman la precisión de las predicciones para una mejor clasificación de datos.

Aprende cómo los Neurones Conscientes de Padding afectan el procesamiento de imágenes en modelos de aprendizaje automático.

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

La investigación revela debilidades en cómo se prueban y evalúan los modelos de tabla.

ModelGiF ofrece un método para cuantificar las relaciones entre modelos de aprendizaje profundo.

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

Evaluar la precisión de las explicaciones de los neuronas en los modelos de lenguaje revela fallos importantes.

Este artículo habla de cómo los conceptos causales mejoran la capacidad de la IA para generalizar a datos nuevos.

Una mirada a cómo el Prompt Tuning mejora el rendimiento del modelo a través de neuronas de habilidad.

Este estudio examina los factores que afectan las curvas de aprendizaje en la Regresión de Kernel Ridge.

Una mirada a cómo el deep learning se desempeña en conjuntos de datos tabulares.

Usando modelos de difusión para mejorar la detección de ejemplos adversariales en el aprendizaje automático.

Examinando cómo las plantillas de prompt afectan el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

Un estudio revela que los modelos de lenguaje pequeños tienen problemas con preguntas de opción múltiple.

Examinando los efectos de la duplicación de código entre conjuntos de datos en las métricas de rendimiento del modelo.

Un nuevo método para evaluar la precisión del modelo sin etiquetas reales.

Este estudio evalúa el rendimiento de los modelos de lenguaje en problemas matemáticos modificados.

Aprende cómo la validación cruzada mejora la fiabilidad de los modelos predictivos.

Este estudio resalta la importancia de medir la incertidumbre en las evaluaciones de modelos de lenguaje.

Mejorando la precisión del modelo para categorías raras en conjuntos de datos con cola larga.

Evaluando LLMs por su capacidad para entender varios aspectos del contexto.

Descubre cómo los agentes pueden mejorar los modelos base para obtener mejores resultados de IA.

Examinando las capacidades de Mamba y su modelo híbrido con Transformers.

Un nuevo método combina árboles de decisión y transformadores para tomar mejores decisiones.

Este estudio explora métodos para mejorar el rendimiento de los clasificadores en conjuntos de datos desbalanceados.

Instrucciones más largas mejoran el rendimiento del modelo de lenguaje y reducen la complejidad.

Una mirada a cómo evaluamos la calidad de las previsiones.

Este artículo examina la brecha entre las habilidades generativas y evaluativas de los modelos de IA.

Una mirada crítica a la efectividad de los modelos de volatilidad rugosa en los mercados financieros.

Examinando el impacto de la Post-Selección en la evaluación de modelos en aprendizaje profundo.

Una mirada a la validación cruzada K-fold y su efectividad en la selección de modelos.

Este artículo analiza las ventajas de la atención multi-cabeza sobre la atención de cabeza única en tareas de aprendizaje automático.

Un nuevo marco ayuda a analizar explicaciones de modelos de lenguaje grandes de manera efectiva.

Un nuevo modelo basado en MLP mejora la precisión en la predicción de series temporales usando capas de proyección aleatoria.

Un estudio sobre regresión de kernel que aborda el sobreajuste y el comportamiento de las funciones de kernel.

Una mirada a cómo los VLMs combinan el procesamiento de imágenes y texto.

Una mirada a la importancia del Coeficiente de Aprendizaje Local en modelos de aprendizaje automático.

Investigando cómo los métodos de tokenización afectan las tareas aritméticas en modelos de lenguaje.