Une nouvelle approche pour évaluer les stratégies de raisonnement en mettant l'accent sur les coûts computationnels.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des données dans les environnements de streaming.
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Nouvelle méthode améliore la condensation des datasets pour de meilleurs résultats en machine learning.
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Les méthodes GPU améliorent les calculs d'éléments finis adaptatifs, rendant ça plus rapide et efficace.
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Une nouvelle méthode améliore la performance des LLM sur les longs textes sans perdre en précision.
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De nouvelles techniques améliorent l'efficacité pour résoudre de grands systèmes linéaires.
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L'apprentissage actif quantique améliore l'entraînement du modèle en étiquetant sélectivement les données.
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PromptDSI améliore la recherche de documents en gérant efficacement les nouvelles infos et celles déjà existantes.
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Une nouvelle approche des métriques d'évaluation de la traduction automatique pour une meilleure accessibilité.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des DNN et réduit l'utilisation de la mémoire.
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De nouvelles structures matricielles améliorent le réglage fin des modèles d'IA avec moins de demande en ressources.
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Techniques pour améliorer les performances lors de l'entraînement de modèles avec la confidentialité différentielle.
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AdaZeta réduit l'utilisation de la mémoire tout en améliorant les performances dans l'ajustement des grands modèles de langage.
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Améliorer l'adaptabilité dans les algorithmes d'optimisation appris en utilisant des méthodes traditionnelles.
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De nouveaux algos améliorent l'efficacité dans l'optimisation bilatérale distribuée avec compression de communication.
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WallFacer améliore l'efficacité de l'entraînement des modèles Transformer sur de longues séquences grâce à une communication optimisée.
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Une nouvelle norme améliore la vitesse et l'efficacité énergétique des réseaux de neurones en informatique.
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Cet article parle d'améliorer la MUSIQUE avec le calcul approximatif pour de meilleures performances.
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Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité et la rapidité des modèles de langage.
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NEIM utilise des réseaux de neurones pour simplifier des modèles non linéaires complexes pour une analyse efficace.
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Ce papier propose une méthode pour convertir l'ICL en poids de modèle afin d'améliorer la performance.
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Une nouvelle méthode d'apprentissage automatique améliore l'efficacité des calculs de fonctionnels spectraux de Koopmans.
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Cet article présente une nouvelle approche utilisant l'entraînement au moment du test pour améliorer les performances des RNN.
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Découvre comment les sous-espaces aléatoires améliorent la généralisation des modèles en apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et la performance de LoRA dans l'entraînement de gros modèles.
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Une méthode simplifiée pour mettre en œuvre la Poursuite d'Appariement Orthogonal pour des solutions éparses.
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Présentation des matrices Group-and-Shuffle pour un ajustement efficace des modèles neuronaux.
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Améliorer les modèles de mélange en apprentissage automatique pour plus d'efficacité et de meilleurs résultats.
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Une bonne sélection des données améliore les performances des grands modèles de langage.
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Découvrez comment la sparsité des blocs de poids améliore les performances et l'efficacité de l'IA.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des modèles linguistiques en utilisant des poids d'attention partagés.
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MaskMoE améliore l'apprentissage des tokens dans les modèles MoE en renforçant la performance des tokens peu fréquents.
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Un nouvel algorithme améliore la vitesse de clustering tout en garantissant une représentation précise des données.
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GoldFinch offre une mémoire et un traitement efficaces pour les tâches de long texte.
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Les méthodes bayésiennes améliorent la vitesse et la précision de l'analyse des données pour les grands ensembles de données.
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Ce papier met en avant la performance des modèles de langage ternaire et leur efficacité.
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Découvre comment l'approximation de rang faible simplifie les grandes matrices et améliore les calculs.
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De nouvelles méthodes réduisent les coûts de communication pour des calculs de data science plus rapides.
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LSM-GNN améliore l'entraînement multi-GPU pour les réseaux de neurones graphiques à grande échelle.
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