Zhao Song

De nouvelles techniques visent à accélérer considérablement les performances des machines à vecteurs de support.

Explorer l'impact de softmax sur l'entraînement des grands modèles de langage et les avancées récentes.

Une nouvelle approche quantique accélère les calculs d'attention dans les modèles de langage.

Cet article aborde le problème de la régression par noyau d'attention et propose des solutions efficaces.

Un aperçu plus détaillé de la régression softmax-ReLU et de son impact sur les modèles de langage.

Un aperçu de la distance de Mahalanobis et des approches innovantes pour l'analyse de données.

Une méthode pour équilibrer les récompenses et les ressources en utilisant des bandits contextuels regroupés.

Explorer la montée des modèles de langue décentralisés et leurs avantages par rapport aux systèmes centralisés.

Des méthodes innovantes réduisent l'utilisation de la mémoire dans la programmation semi-définie pour les données en streaming.

Un aperçu de la relation entre les Réseaux de Neurones Graphiques et le Noyau Tangent Graphique.

Découvrez comment l'attention façonne les modèles linguistiques et leurs applications dans la technologie.

Cette recherche examine l'efficacité du calcul en arrière dans l'entraînement des modèles de langue.

Examinant la capacité des LLMs à résoudre des problèmes mathématiques, surtout l'arithmétique modulaire.

Découvrez comment l'attention éparse améliore le traitement dans les modèles de langage.

Explorer des méthodes pour récupérer les paramètres du modèle à partir des scores de levier dans l'analyse de régression.

Explorer l'importance de softmax dans la performance et les applications des réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore les mécanismes d'attention dans les modèles linguistiques pour de meilleures performances.

Explorer les bases et les applications des modèles de diffusion dans différents domaines.

Explorer l'attention tensorielle et son impact sur le traitement des données dans les modèles d'IA.

Avancées dans le fine-tuning des modèles de langage avec des techniques innovantes.

Explore les avantages et les applications de l'adaptation de faible rang dans les modèles d'IA.

Examiner la confidentialité différentielle et la régression NTK pour protéger les données des utilisateurs dans l'IA.

Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.

Cet article passe en revue les capacités et les limites des transformateurs de diffusion latente.

Une nouvelle méthode améliore le calcul des ellipsoïdes de John tout en protégeant les données sensibles.

Explore l'importance des scores de levier dans l'analyse de données et la vie privée.

SparseGPT améliore la vitesse et l'efficacité des grands modèles de langage grâce à l'élagage des paramètres.

Une nouvelle méthode améliore les calculs de gradient, rendant les transformeurs plus efficaces en apprentissage automatique.

De nouveaux algorithmes combinent l'informatique quantique et les méthodes classiques pour accélérer les calculs.

Découvre comment la vie privée différentielle améliore l'analyse de données tout en protégeant les infos perso.

Les modèles 1-bit montrent un gros potentiel en termes d'efficacité et de performance dans l'apprentissage machine.

Explorer les capacités et les défis de la technologie des Transformers pour comprendre le langage.

Apprends comment les distances de chaînes peuvent aider à protéger la vie privée dans l'analyse de données sensibles.

Un coup d'œil sur comment les MHNs peuvent améliorer l'apprentissage automatique.

Un aperçu de Mamba et des modèles d'état-espace dans les capacités de l'IA.

Explorer des méthodes pour un apprentissage machine équitable grâce à l'approximation de rang faible et à la sélection de sous-ensembles.

LazyDiT propose une façon plus intelligente de créer des images plus rapidement sans perdre en qualité.

Des techniques de taille innovantes rendent les modèles d'IA plus efficaces et performants.

Grams propose une nouvelle approche pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique.

Découvrez comment l'attention tensorielle transforme le traitement du langage par l'IA.

De nouvelles méthodes améliorent l'attention RoPE, accélérant considérablement les calculs d'IA.