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DDK mejora la destilación del conocimiento, haciendo que los modelos de lenguaje más pequeños sean más eficientes.

SINDER mejora los Transformadores de Visión al abordar los defectos en el análisis de imágenes.

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Un nuevo método mejora la precisión en la cuantización de Vision Transformers sin datos originales.

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Un nuevo marco llamado CoRa mejora el rendimiento de los modelos durante la cuantización de bits bajos.

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La investigación revela cómo hacer que los modelos de voz sean más pequeños y eficientes.

Un nuevo método mejora el rendimiento de los Vision Transformers mediante una compresión efectiva de tokens.

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Técnicas para reducir el tamaño del modelo y hacerlo más efectivo en entornos con recursos limitados.

Una nueva técnica mejora la eficiencia de los modelos de lenguaje preentrenados.

Usando Transformadores para mejorar los Modelos de Espacio de Estados y así tener mejor eficiencia en NLP.

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Un método para reducir modelos de lenguaje sin sacrificar efectividad a través de poda y destilación.

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LLaMA3-70B tiene problemas únicos con la cuantización de 8 bits que afectan su rendimiento.

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Un enfoque innovador para comprimir modelos avanzados de manera eficiente sin perder rendimiento.

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RoLoRA mejora el aprendizaje federado con un ajuste fino robusto y comunicación eficiente.

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RPP mejora el ajuste y la generalización en Modelos de Visión-Lenguaje usando indicaciones refinadas.

Un nuevo método mejora el rendimiento del modelo mientras garantiza la privacidad en el aprendizaje profundo.

ETAGE mejora el rendimiento del modelo durante las pruebas con nuevos tipos de datos.

Examinando cómo la flexibilidad en los modelos mejora la precisión predictiva a través de ajustes dinámicos.

Una nueva técnica reduce las necesidades de memoria para modelos de lenguaje grandes, manteniendo el rendimiento.

Mejorando la eficiencia del modelo en teledetección a través de técnicas de destilación de conocimiento.