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Un nuevo método mejora los modelos de aprendizaje profundo eficientes a través de la ortogonalidad exacta.

Nuevos métodos mejoran el rendimiento en la tarea principal usando datos auxiliares sin costos adicionales de computación.

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El método VTrans reduce significativamente el tamaño de los modelos de transformadores sin sacrificar el rendimiento.

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Nuevos modelos adaptables pueden satisfacer diversas necesidades sin necesidad de reentrenar.

Un marco para mejorar las predicciones y medidas de incertidumbre de la regresión de procesos gaussianos.

Nuevos métodos mejoran los modelos de aprendizaje automático en diferentes entornos.

La investigación detalla técnicas para mejorar la eficiencia en el uso de adaptadores LoRA.

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PruningBench ofrece una forma estandarizada de evaluar métodos de poda, mejorando la eficiencia de los modelos en el aprendizaje automático.

Examinando el comportamiento de atención inusual en los modelos Transformer.

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M IST mejora la interacción entre modelos visuales y de lenguaje para un mejor rendimiento.

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ISQuant ofrece un nuevo enfoque para la cuantización y el despliegue eficiente de modelos.

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Nuevos métodos mejoran el aprendizaje continuo y la adaptabilidad de grandes modelos preentrenados.

Un nuevo método para mejorar modelos preentrenados usando fine-tuning selectivo.

Una arquitectura de modelo flexible que mejora la eficiencia y el rendimiento del Transformer.

Nuevos métodos reducen el uso de memoria mientras mantienen el rendimiento en LLMs.

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