Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'affinité des tâches pour l'apprentissage multitâche.
― 8 min lire
La science de pointe expliquée simplement
Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'affinité des tâches pour l'apprentissage multitâche.
― 8 min lire
Une nouvelle approche améliore l'entraînement de groupes de modèles divers efficacement sans données OOD séparées.
― 7 min lire
Apprends comment la quantification à faible bit améliore l'efficacité des grands modèles de langage.
― 8 min lire
Une nouvelle méthode améliore le processus d'apprentissage entre les modèles d'enseignant et d'élève.
― 9 min lire
Une nouvelle méthode pour équilibrer les connaissances générales et l'adaptation spécifique aux tâches dans les modèles.
― 9 min lire
Voici TA-Cleaner, une méthode pour améliorer les défenses des modèles multimodaux contre l'empoisonnement des données.
― 10 min lire
Cette étude parle d'améliorer la précision des modèles pour les données à longue traîne en utilisant l'ajustement logit.
― 9 min lire
Cet article parle de comment l'apprentissage compositif booste les performances des modèles dans différentes tâches.
― 7 min lire
Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissances dans les modèles d'apprentissage automatique.
― 7 min lire
Cet article examine comment la durée de l'entraînement influence les taux d'apprentissage dans les LLM.
― 8 min lire
Une nouvelle méthode pour améliorer la résilience de l'apprentissage fédéré contre les attaques de données.
― 10 min lire
Une méthode pour améliorer les performances du modèle malgré des étiquettes de données incorrectes.
― 9 min lire
Cet article explore le lissage de boosting et ses avantages dans l'entraînement des modèles.
― 8 min lire
Une nouvelle approche pour entraîner des modèles d'IA tout en respectant les normes de sécurité.
― 9 min lire
ClassroomKD crée des modèles plus intelligents grâce à des interactions dynamiques entre mentors et étudiants.
― 9 min lire
Cet article parle des avantages d'utiliser PT-PEFT pour des modèles d'apprentissage automatique intelligents.
― 9 min lire
Apprends comment les modèles d'enseignement améliorent progressivement leurs performances en apprentissage machine.
― 5 min lire
Un aperçu de la minimisation consciente de la netteté et son impact sur les modèles d'apprentissage.
― 7 min lire
Des recherches montrent des méthodes pour améliorer la conscience du contexte dans les modèles de langage pour des réponses plus pertinentes.
― 6 min lire
La contamination dans l'entraînement du modèle peut fausser les résultats et mal représenter la performance.
― 6 min lire
La recherche éclaire sur l'ajustement des hyperparamètres pour une meilleure performance des modèles.
― 7 min lire
Découvrez comment les modèles de diffusion transforment le bruit en images époustouflantes.
― 9 min lire
Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité dans la classification multi-label extrême.
― 10 min lire
Un aperçu de l'apprentissage continu et des méthodes innovantes pour garder le savoir dans les modèles d'IA.
― 8 min lire
Une nouvelle approche pour générer des données en utilisant le matching de flux et des méthodes bayésiennes.
― 6 min lire
Utiliser des modèles plus petits pour accélérer l'entraînement des plus grands modèles de langage.
― 8 min lire
Une nouvelle méthode améliore la performance du modèle sur divers types de données.
― 6 min lire
Des chercheurs examinent comment plusieurs points de vue améliorent la compréhension des opinions humaines par l'IA.
― 5 min lire
Un aperçu de la reconnaissance ouverte à peu d'exemples et de ses applications.
― 7 min lire
Apprends comment le label shift influence le machine learning et découvre des méthodes pour y remédier.
― 7 min lire
Un aperçu simple de comment fonctionne les Transformers et leur impact sur la technologie.
― 7 min lire
Des données pourries peuvent mener à une mauvaise performance des modèles dans les applis de deep learning.
― 8 min lire
Une méthode pour gérer les données bruyantes en apprentissage automatique.
― 8 min lire
Une nouvelle méthode pour optimiser le réglage des hyperparamètres et gérer les coûts dans l'entraînement de l'IA.
― 9 min lire
Des optimisateurs prudents améliorent l'efficacité de l'entraînement des modèles avec des changements minimes.
― 5 min lire
LoRA-Mini réduit la complexité tout en gardant la performance du modèle élevée.
― 6 min lire
MUSE propose une nouvelle manière de former des modèles d'IA en utilisant des images de plus basse résolution.
― 5 min lire
Apprends à réduire les frais de communication dans les modèles d'apprentissage profond pour améliorer la vitesse d'entraînement.
― 8 min lire
La recherche met en avant des méthodes pour détecter des attaques par porte dérobée lors du fine-tuning des modèles de langage.
― 12 min lire
Découvre les avantages d'utiliser EMA dans les modèles de deep learning.
― 7 min lire