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OGEN mejora la capacidad de los modelos de visión-lenguaje para reconocer nuevas clases de manera efectiva.

Este artículo revisa técnicas para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los Modelos de Lenguaje Grande.

Un método para acelerar modelos de lenguaje grandes sin sacrificar la calidad de salida.

Presentamos DE-BERT, un marco que mejora la eficiencia en los modelos de lenguaje a través de estrategias de salida temprana.

Un método para ajustar modelos de lenguaje usando menos parámetros.

Aprende cómo nuevas técnicas mejoran la eficiencia de grandes modelos de aprendizaje automático.

Presentamos BMTPT para mejorar la sintonización de prompts en modelos de lenguaje.

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

LoRETTA mejora la eficiencia de ajuste fino para modelos de lenguaje grandes con menos parámetros.

Un nuevo enfoque para hacer que los modelos de lenguaje sean más pequeños y rápidos usando cuantización de 1 bit.

Un nuevo método para seleccionar demostraciones mejora el rendimiento del modelo en tareas de lenguaje.

Nuevos métodos prometen un mejor rendimiento de los modelos de IA a través de un aprendizaje por refuerzo simplificado.

Nuevo método de cuantización mejora el rendimiento de los modelos de lenguaje grande mientras reduce su tamaño.

Nuevas técnicas mejoran la cuantización mientras manejan los valores atípicos para un mejor rendimiento del modelo.

Un estudio sobre métodos eficientes para ajustar grandes modelos a través de la Adaptación de Bajo Rango.

Un nuevo método mejora la precisión en la generación de imágenes usando modelos de visión-lenguaje.

Explorando nuevos métodos para mejorar la toma de decisiones en agentes de aprendizaje.

La investigación revela cómo los mínimos planos se relacionan con un mejor rendimiento del modelo en datos no vistos.

Un nuevo método para hacer RAG más rápido y mejorar la calidad.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo en diferentes tipos de datos.

Investigando métodos de compresión de modelos para mejorar la eficiencia y defensas contra ataques.

FedMef mejora el aprendizaje federado para dispositivos de bajos recursos a través de técnicas de poda innovadoras.

MetaOptimize mejora el rendimiento del modelo ajustando la configuración de aprendizaje de manera dinámica.

Presentando un nuevo método para afinar modelos de manera eficiente.

Un nuevo método usa aprendizaje por refuerzo para podar CNNs mientras se entrena.

Este documento habla sobre los costos y mejoras para las redes neuronales de baja precisión.

La Adaptación de Difusión Generalizada mejora el rendimiento del modelo con muestras fuera de distribución.

Estrategias para mejorar los autoencoders variacionales en el manejo de conjuntos de datos incompletos.

Un método para mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje en diferentes idiomas durante la compresión.

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

Un nuevo método mejora los modelos multimodales usando indicaciones visuales compartidas.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento de los modelos en IA a través de la transferencia de conocimiento.

Un nuevo método, InsTa, mejora la selección de tareas en la sintonización de instrucciones.

Este estudio evalúa cómo el tamaño del modelo y la cuantización afectan el rendimiento del modelo de lenguaje.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia y precisión en los modelos de lenguaje grandes.

Mejorando los modelos de difusión al agregar LoRA a las capas de atención para tener mejores imágenes.

Un nuevo método para mejorar las estructuras de los modelos de manera más efectiva y eficiente.

Este documento presenta EFRAP, una defensa contra ataques de puerta trasera condicionados por cuantización en modelos de aprendizaje profundo.

Un nuevo método mejora el ajuste fino de grandes modelos usando información espectral.

Un método que combina adaptaciones de bajo rango y ortogonales para modelos de IA.