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Ce document examine l'utilisation de l'apprentissage TD dans les transformateurs pour l'apprentissage en contexte.

Apprends comment ajuster la décroissance de poids pour améliorer les performances du modèle avec AdamW.

De nouveaux modèles linguistiques montrent des progrès dans la compréhension et la génération du langage humain.

Des modèles faibles peuvent aider les modèles d'IA puissants à apprendre plus efficacement.

Les ensembles de données dynamiques améliorent l'apprentissage des modèles et réduisent les besoins en ressources.

La nouvelle méthode smup améliore l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones clairsemés.

Explorer l'utilisation des LLM pour améliorer des tâches de vision de bas niveau comme le débruitage et le déflouage.

Cette recherche se concentre sur la génération de pseudo-programmes pour améliorer les tâches de raisonnement dans les modèles.

Explorer la régularisation de regroupements de tâches pour gérer l'hétérogénéité du modèle.

Une nouvelle méthode réduit le temps et le coût de formation des modèles de diffusion.

FedHPL améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité des données sur les appareils.

Une nouvelle méthode permet le transfert de modules LoRA avec des données synthétiques, réduisant ainsi la dépendance aux données originales.

Une nouvelle méthode améliore les performances du modèle en utilisant des données avec des étiquettes bruyantes.

Explorer des méthodes d'entraînement efficaces pour de grands modèles d'apprentissage automatique.

Analyser comment LoRA affecte la rétention des connaissances dans les modèles préentraînés pendant l'apprentissage continu.

Un nouveau concept de modèle montre comment tester efficacement les capacités de l'IA.

Examiner les effets des caractéristiques aberrantes sur l'entraînement des réseaux de neurones.

Cet article détaille une approche innovante pour améliorer les modèles de langage en utilisant des modèles plus petits.

Cet article parle de la minimisation de la netteté inspirée du domaine pour une meilleure adaptation du modèle.

Une nouvelle méthode vise à traiter le biais dans les résultats des modèles linguistiques.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de récompense en utilisant des critiques synthétiques pour un meilleur alignement.

Analyser comment l'IA apprend des données révèle des lacunes importantes dans la logique et le raisonnement.

Skywork-MoE améliore le traitement du langage avec des techniques efficaces et une architecture innovante.

Voici PART, une méthode pour améliorer la précision et la robustesse des modèles d'apprentissage machine.

DEFT améliore les modèles de diffusion pour un échantillonnage conditionnel efficace avec un minimum de ressources.

Cette étude examine comment les LLM gèrent le raisonnement dans des scénarios abstraits et contextuels.

Une nouvelle méthode améliore la protection de la vie privée pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage profond.

Cet article propose une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage.

Présentation d'un cadre universel pour les mesures de netteté en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode éclaire comment les modèles de langage se souviennent des données d'entraînement.

Apprends à entraîner des modèles pour les embeddings de texte de manière intelligente et efficace.

PairCFR améliore les modèles d'entraînement en utilisant des données contrefactuelles pour de meilleures performances.

Présentation de ProFeAT pour renforcer la robustesse des modèles contre les attaques adverses.

Cet article parle de comment les modèles peuvent oublier des biais pour améliorer les prédictions.

Une étude révélant les facteurs qui influencent l'apprentissage en contexte dans les Transformers.

Une nouvelle méthode améliore l'Empirical Fisher pour optimiser les modèles de manière plus efficace.

Une méthode pour améliorer les modèles d'étudiants en utilisant les connaissances des modèles de professeurs plus performants.

Personnaliser des modèles génératifs pour refléter des identités uniques à travers l'espace de poids.

Examiner comment les étiquettes souples améliorent l'apprentissage automatique grâce à la distillation des ensembles de données.

Discuter des méthodes pour améliorer la gestion des données dans l'entraînement de grands modèles d'IA.