Zhao Song

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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.

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

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

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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.

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

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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.

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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.