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Une nouvelle approche pour réduire les biais dans les modèles d'IA et améliorer les prédictions.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prédictions et la calibration dans l'apprentissage semi-supervisé.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles d'apprentissage profond.

Examiner les biais dans la prédiction du prochain jeton et leur impact sur la performance du modèle.

TransFusion améliore l'apprentissage contrastif avec une attention structurée et un traitement de données efficace.

GOLD propose un cadre pour générer des données d'entraînement variées pour les petits modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore la détection OOD en se concentrant sur les informations de gradient.

Cet article parle d'estimer les performances des modèles de base sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

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Un nouveau jeu de données améliore la capacité des LLM à suivre des instructions complexes.

Cette étude examine comment la taille des lots influence la performance et l'entraînement des modèles de discours.

Cet article explore comment les données d'entraînement affectent les performances des modèles dans les systèmes multimodaux.

Des stratégies efficaces pour gérer l'incertitude dans les réseaux de neurones graphiques améliorent la fiabilité.

Une méthode pour améliorer la rétention des connaissances des modèles d'apprentissage automatique pendant l'entraînement sur de nouvelles tâches.

Apprends à adapter les modèles pour différents ensembles de données de manière efficace.

Les têtes d'induction font avancer l'apprentissage adaptatif dans les modèles de langage IA.

Une nouvelle méthode pour compresser des jeux de données de manière efficace en utilisant l'apprentissage auto-supervisé.

Une étude sur l'amélioration de l'apprentissage par quelques exemples grâce à des techniques d'entraînement de backbone efficaces.

Une méthode pour protéger la vie privée des données dans des systèmes d'apprentissage décentralisés en utilisant des nœuds virtuels.

Une étude souligne la dépendance de CLIP à des caractéristiques trompeuses dans la reconnaissance d'images.

Une nouvelle méthode pour peaufiner les modèles tout en garantissant la confidentialité des données.

Le Q-tuning améliore l'apprentissage dans les modèles de langue, en équilibrant les nouvelles tâches avec les connaissances acquises.

Explorer des méthodes de fine-tuning pour améliorer la précision du modèle tout en garantissant la confidentialité des données.

COMET présente un nouveau modèle pour que l'IA apprenne et s'adapte efficacement.

Explorer comment les modèles d'IA apprennent la vraie causalité à partir de données diversifiées.

IMWA améliore la performance des modèles dans les tâches d'apprentissage avec des classes déséquilibrées de manière efficace.

Le nouveau module QASE améliore la précision dans les tâches de compréhension de lecture par machine.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage à partir de modèles pré-entraînés sans les données originales.

Nouveau jeu de données améliore la performance du modèle sur des tâches multi-images.

Cette méthode améliore le réglage fin des modèles de langue en utilisant des jeux de données ouverts et non étiquetés.

Un regard de plus près sur les mécanismes d'auto-attention dans les modèles de traitement du langage.

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Une nouvelle méthode accélère l'entraînement de modèles complexes.

XDomainMix améliore la performance des modèles en renforçant la diversité des caractéristiques dans la généralisation de domaine.