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

Un aperçu de comment la puissance de calcul et les algorithmes ont transformé les modèles de langage.

Examiner comment le bruit dans les données de pré-entraînement influence la performance du modèle.

De nouvelles méthodes améliorent la qualité des images tout en préservant l'identité individuelle.

LoRA+ améliore la performance des modèles grâce à des taux d'apprentissage adaptés dans l'apprentissage profond.

Explorer de nouvelles préoccupations en matière de confidentialité autour de l'utilisation des modèles de diffusion.

Enquête sur les méthodes de compression de modèles pour améliorer l'efficacité et la défense contre les attaques.

Une nouvelle méthode pour améliorer la qualité des images pendant les tests d'IA.

Apprends comment le reprogrammation des modèles améliore l'apprentissage automatique sans grosses modifs.

Cette méthode améliore l'efficacité de StyleGAN tout en préservant la variété des images.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles de diffusion tout en gardant la diversité dans les résultats générés.

Apprends à ajuster les LLM pour les besoins uniques des entreprises grâce au fine tuning.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des termes médicaux par les modèles linguistiques.

Cette étude évalue différents modèles de langage pour la classification de texte en utilisant un minimum de données d'entraînement.

Informez-vous sur les modèles de langage, les hallucinations et les façons d'améliorer la précision.

Se concentrer sur LayerNorm améliore l'efficacité du fine-tuning pour les modèles BERT.

Exploiter le NLP pour extraire efficacement des infos de jugements légaux longs.

FT2Ra améliore l'efficacité de la complétion de code grâce à des méthodes de récupération sans avoir besoin de réentraîner entièrement le modèle.

Explorer comment des données inoffensives peuvent, sans le vouloir, produire des résultats nuisibles dans les modèles de langage.

Cet article parle du rôle de l'apprentissage avec peu d'exemples dans l'accélération de la découverte de médicaments.

Techniques innovantes pour améliorer les modèles TTS et réduire la perte de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore les modèles sur appareil pour un appel de fonction IA efficace.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des modèles dans les tâches d'apprentissage non supervisé.

CodecNeRF améliore les représentations 3D avec un encodage rapide et des images de haute qualité.

Cet article parle d'améliorer la qualité de la traduction automatique en utilisant des modèles de langue et des retours.

Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage par quelques exemples grâce à des techniques d'entraînement de backbone efficaces.

La recherche se concentre sur l'amélioration des LLM pour une meilleure représentation ukrainienne.

La recherche met en avant des stratégies pour améliorer le SAM dans les tâches d'imagerie médicale.

Un aperçu du prompting et du prefix-tuning dans les modèles transformer.

Améliorer les systèmes QA grâce à l'affinement et au raisonnement pour de meilleures informations financières.

Explorer comment les modèles de transformateurs améliorent les prédictions des propriétés moléculaires dans différents domaines.

Une nouvelle méthode pour peaufiner les modèles tout en garantissant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore les modèles multimodaux en utilisant des invites visuelles partagées.

Examen de comment la détection de posture révèle les opinions publiques sur les réseaux sociaux.

Explorer des méthodes innovantes pour améliorer la précision de la communication écrite.

Une évaluation de la façon dont les LLM se souviennent des informations factuelles et des facteurs impliqués.

Les chercheurs améliorent les modèles d'IA en utilisant des images synthétiques pour une classification efficace.

Une étude sur l'adaptation des LLM pour une génération efficace de notes cliniques.

Les petits modèles de langage peuvent améliorer le raisonnement grâce à des critiques auto-générées.

Une étude sur la détection des théories du complot dans les messages Telegram en allemand.