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Platypus propose une solution rapide et abordable dans le domaine du traitement de la langue.

Cet article parle de la gestion du bruit de communication dans l'apprentissage fédéré pour améliorer la performance des modèles.

MarginMatch améliore l'entraînement des modèles avec des pseudo-étiquettes de haute qualité.

FlexiAST permet aux modèles de s'adapter efficacement à différentes tailles de patch audio.

Cet article examine comment le hasard influence les résultats de formation dans les modèles d'apprentissage automatique.

L'apprentissage par transfert jetable s'attaque aux problèmes de confidentialité tout en gardant la performance du modèle.

Examiner les avantages des modèles de diffusion pour les tâches de classification et de segmentation d'images.

FedSoL améliore l'apprentissage local tout en gardant l'alignement du modèle global.

Une nouvelle méthode pour entraîner rapidement des modèles de protéines en seulement un jour.

Une nouvelle méthode améliore la génération d'images à partir de descriptions textuelles détaillées.

De nouvelles méthodes améliorent la résilience des réseaux de neurones face aux attaques adverses.

Une nouvelle méthode pour améliorer la compréhension des langues dans les modèles d'IA.

Une méthode pour améliorer les modèles d'apprentissage machine en utilisant des données fiables et non fiables.

De nouvelles méthodes améliorent l'utilisation de la mémoire et la vitesse d'entraînement des modèles de langue.

Nouveau cadre lie le Client Drift et l'Oubli Catastrophique pour améliorer la performance des modèles.

MADAug améliore l'augmentation de données en adaptant les techniques aux besoins du modèle pendant l'entraînement.

Examen du compromis entre le fine-tuning et la préservation des compétences générales dans les modèles d'IA.

L'entraînement adversarial renforce la résistance des modèles de machine learning à la manipulation des entrées.

Apprendre des dérives améliore la performance des modèles en apprentissage fédéré avec des données variées.

DFedADMM et DFedADMM-SAM améliorent l'entraînement des modèles tout en garantissant la confidentialité des données.

Recherche sur la prédiction du temps d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique en utilisant le FPTC.

Présentation de MetaCLIP pour une meilleure collecte de données image-texte.

Un nouveau cadre identifie et retire les échantillons de données défectueux dans les systèmes d'IA.

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Examiner comment les modèles continus influencent la robustesse et la performance en apprentissage automatique.

Combiner des modèles de base et spécialisés renforce les capacités de l'IA de manière efficace.

DP-ZO équilibre la vie privée et la performance dans l'entraînement des modèles de langage.

Présentation d'une méthode qui mesure la qualité des réponses à différents niveaux de détail.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles avec des étiquettes bruyantes en utilisant la Dimension Intrinsèque Locale.

Une nouvelle approche permet aux modèles de s'adapter efficacement à différentes catégories de tâches.

Une vue d'ensemble des machines à vecteurs de support et de leurs applications en apprentissage automatique.

Cet article explore comment les symétries influencent le comportement d'apprentissage des réseaux de neurones.

AutoFT améliore la performance des modèles sur des données inédites grâce à des techniques de fine-tuning innovantes.

SEED utilise une sélection d'experts pour améliorer l'apprentissage au fil du temps.

Une méthode pour améliorer l'apprentissage pour les classes de données sous-représentées en utilisant des infos sur la classe principale.

WARM vise à améliorer l'alignement des grands modèles de langage avec les valeurs humaines.

Une étude sur l'amélioration des modèles linguistiques en finance avec des outils externes.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage en ajustant l'importance des échantillons dans des environnements de données bruyantes.

Un aperçu des pièges de l'ajustement des instructions pour les modèles de langage IA.

Découvrez comment le métrique de désaccord minimal améliore l'efficacité de l'apprentissage actif.