Derniers articles pour Ajustement fin

Une nouvelle méthode améliore la fiabilité des prévisions des modèles dans des applications réelles.

Une nouvelle approche pour intégrer des perspectives culturelles variées dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode pour stimuler la créativité dans la résolution de problèmes grâce au soutien de l'IA.

Explorer les problèmes dans la création de modèles et de solutions d'IA pour la prise de décision.

AV-SUPERB évalue les modèles audio et visuels sur différentes tâches pour une meilleure performance.

De nouveaux outils améliorent la façon dont les systèmes récupèrent des informations à partir de longs documents.

Explorer comment les modèles de langage reflètent les traits de personnalité dans le recrutement.

Cette étude améliore l'efficacité du fine-tuning dans les réseaux de neurones en utilisant l'apprentissage actif transductif.

Améliorer la reconnaissance vocale de Whisper pour le vietnamien et d'autres langues à faibles ressources.

Une nouvelle méthode pour adapter les LLM sans avoir besoin de beaucoup d'étiquetage.

Cet article parle d'une méthode pour améliorer les LLMs en utilisant des retours verbaux sans sur-généralisation.

LoRETTA améliore l'efficacité de l'ajustement fin pour les grands modèles de langage avec moins de paramètres.

Explorer les menaces posées par le empoisonnement de données indiscriminé dans l'apprentissage auto-supervisé.

Examiner comment le fine-tuning augmente le risque de révéler des données d'entraînement sensibles.

Exploiter les composants visuels et textuels de CLIP améliore les méthodes de détection des deepfakes.

Examiner les tailles d'échantillon nécessaires pour que les modèles spécialisés surpassent les modèles généraux.

Cet article explore comment le hasard influence l'apprentissage avec des données étiquetées limitées.

Sens-BERT améliore la précision des capteurs à faible coût pour un meilleur suivi de la qualité de l'air.

Améliorer la compréhension des images et du texte par les ordinateurs grâce à des techniques d'entraînement avancées.

Découvrez Kuaiji, un modèle avancé conçu pour les pros de la compta.

Une méthode pour améliorer les modèles de langage afin qu'ils répondent aux questions sans réponse.

Explorer les techniques d'augmentation de données et leur impact sur les modèles NLP.

Une nouvelle méthode aide les robots à apprendre des tâches en utilisant des données simulées.

Une nouvelle méthode combine des données vidéo humaines avec des démonstrations de robots pour un apprentissage amélioré.

Un nouvel outil génère des instances d'hallucinations visuelles diverses pour améliorer l'exactitude de l'IA.

Une étude sur des méthodes efficaces pour le réglage fin de grands modèles grâce à l'Adaptation de Bas Rang.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la reconnaissance vocale en utilisant une adaptation de faible rang.

Cet article examine les dangers du réglage précis nuisible dans les modèles linguistiques.

Explorer les risques de confidentialité et de sécurité liés aux grands modèles de langage.

Des chercheurs améliorent les modèles Encodeur-Décideur pour mieux prédire la complexité des phrases en utilisant des caractéristiques linguistiques.

Une nouvelle méthode pour peaufiner de gros modèles avec une efficacité améliorée.

Lingo améliore l'analyse de l'ADN grâce à des techniques avancées de modèles de langage.

La modification de modèles peut amplifier les biais et la désinformation dans les modèles de langage.

Des chercheurs améliorent la production de lumière verte avec des microrésonateurs Kerr innovants.

Un aperçu des méthodes RAG et de fine-tuning pour améliorer la performance des LLM sur des sujets rares.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des données en physique des hautes énergies en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

TTPXHunter améliore l'intelligence des menaces en automatisant l'extraction des TTP à partir des rapports.

ImgTrojan manipule les VLM en utilisant des données d'entraînement trompeuses.

Un nouveau dataset pour évaluer les compétences de planification des modèles linguistiques dans des tâches de la vie réelle.

Cet article discute de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage avec peu d'exemples.