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Des données pourries peuvent mener à une mauvaise performance des modèles dans les applis de deep learning.

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Une nouvelle méthode pour optimiser le réglage des hyperparamètres et gérer les coûts dans l'entraînement de l'IA.

Des optimisateurs prudents améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles avec des changements minimes.

LoRA-Mini réduit la complexité tout en gardant la performance du modèle élevée.

MUSE propose une nouvelle manière de former des modèles d'IA en utilisant des images de plus basse résolution.

Apprends à réduire les frais de communication dans les modèles d'apprentissage profond pour améliorer la vitesse d'entraînement.

La recherche met en avant des méthodes pour détecter des attaques par porte dérobée lors du fine-tuning des modèles de langage.

Découvre les avantages d'utiliser EMA dans les modèles de deep learning.

Un aperçu des méthodes d'optimisation bilatérales et de leur impact sur les modèles d'apprentissage automatique.

Découvre comment les nouvelles méthodes de régularisation améliorent la performance des modèles de machine learning et réduisent le surapprentissage.

Un nouveau cadre pour améliorer les modèles d'apprentissage machine dans des environnements de données variés.

Découvre comment l'Unlearning Fédéré améliore la confidentialité des données tout en entraînant des modèles d'IA.

Les modèles de débruitage ont des soucis avec le bruit adversarial, mais de nouvelles stratégies donnent de l'espoir.

Améliorer la généralisation de domaine dans des modèles comme CLIP grâce à des têtes d'attention affinées.

ALoRE optimise l'entraînement des modèles pour une reconnaissance d'images efficace et des applications plus larges.

Découvrez comment l'OGC aide les modèles d'apprentissage automatique à gérer efficacement les données bruyantes.

Une nouvelle méthode qui garantit que les modèles linguistiques restent sûrs tout en étant efficaces.

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Apprends à améliorer la performance de l'IA en gérant les données bruyantes.

Découvrez comment PAMDA améliore l'adaptation de domaine multi-sources pour de meilleures performances des modèles.

Grams propose une nouvelle approche pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer les LMM en se concentrant sur les erreurs plutôt que sur le volume de données.

Comprendre les influences des données peut améliorer les modèles d'apprentissage auto-supervisé.

WarriorCoder crée un espace compétitif pour que les modèles améliorent leurs compétences en codage.

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