Sujay Sanghavi

Utiliser des pertes approximatives et des sorties anticipées pour optimiser le temps d'entraînement des modèles.

Explore comment Adam améliore l'entraînement des modèles de deep learning et surpasse la descente de gradient.

La recherche dévoile une méthode pour créer des modèles de langage plus petits en utilisant moins de ressources.

Cet article parle des méthodes de réentraînement en utilisant les prédictions des modèles pour une meilleure précision.

Cette étude examine comment l'apprentissage contrastif améliore le regroupement des données à travers les GMM.