Cet article examine comment les petits modèles de langage apprennent à gérer le bruit dans les données.
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La science de pointe expliquée simplement
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Enquêter sur comment les réseaux de neurones apprennent des caractéristiques pendant l'entraînement.
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Ce papier examine les facteurs qui influencent la capacité des réseaux de neurones à généraliser à partir des données.
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Un aperçu de l’efficacité de GPT et RETRO dans l’adaptation des modèles linguistiques avec PEFT et RAG.
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Les modèles de diffusion masqués montrent du potentiel dans la modélisation générative pour le texte et les images.
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Cet article explore la surparamétrisation et son impact sur l'efficacité de l'entraînement des modèles.
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Examiner comment l'entraînement influence la performance du modèle dans des situations adversariales.
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Une nouvelle méthode minimise les caractéristiques trompeuses dans l'apprentissage automatique avec moins d'effort humain.
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Cet article parle de comment éviter l'effondrement des modèles en utilisant une meilleure sélection de données et des retours.
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Une étude révèle des liens clés sur le fonctionnement des grands modèles de langage.
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Cette étude examine comment l'initialisation affecte le finetuning des modèles préentraînés en utilisant LoRA.
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Apprends comment le réchauffement peut améliorer la performance d'entraînement des modèles en deep learning.
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Une plongée profonde dans comment la descente de gradient stochastique optimise la performance des modèles.
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SPCL améliore la stabilité de l'entraînement des modèles dans les environnements multi-tâches.
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Une nouvelle méthode d'emballage améliore la vitesse d'entraînement et l'utilisation des ressources dans les modèles de langue.
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Cet article parle des méthodes de réentraînement en utilisant les prédictions des modèles pour une meilleure précision.
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Des recherches montrent comment le décodage MBR améliore la qualité de traduction dans des modèles plus petits.
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Explorer comment le sondage contextuel et les fonctions d’influence améliorent la sélection de données pour les modèles.
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La distillation de représentation relationnelle améliore l'efficacité et la précision du modèle dans le transfert de connaissances.
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Ce papier met en avant la performance des modèles de langage ternaire et leur efficacité.
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Explore les avantages et la dynamique de l'utilisation de Poisson SGD pour l'entraînement des modèles.
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Ce document examine les attaques backdoor et leurs implications sur la sécurité de l'apprentissage automatique.
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FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.
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Cette étude explore des méthodes pour créer des modèles de langage plus petits de manière efficace et abordable.
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Un aperçu des défis de l'apprentissage par renforcement liés aux erreurs de récompense.
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Les JumpReLU SAEs améliorent la représentation des données tout en restant simples et clairs.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage de nouvelles classes tout en gardant l'ancienne connaissance.
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Une méthode pour améliorer les modèles vision-langage en réduisant le surapprentissage.
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Présentation d'une nouvelle méthode pour une optimisation efficace en apprentissage automatique.
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Une nouvelle façon d'évaluer la performance des modèles et la rétention des connaissances.
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Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des données visuelles sans perdre de détails.
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Apprends comment la détection des anomalies peut réduire le biais dans l'apprentissage automatique.
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Deep Companion Learning améliore les prédictions des modèles en s'appuyant sur des infos de performance passées.
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Examen des méthodes pour préparer des données dans l'entraînement des modèles.
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Nouveau cadre permet de retirer efficacement les données sensibles des réseaux de neurones graphiques.
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Explorer les avantages et applications de l'auto-distillation pour améliorer les modèles d'apprentissage machine.
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Un aperçu des méthodes améliorées pour ajuster les taux d'apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique.
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Gemma 2 offre de hautes performances dans un format compact pour les tâches linguistiques.
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Présentation d'une approche auto-supervisée pour entraîner des modèles bi-encodeurs de manière efficace.
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Une étude révèle des fuites potentielles d'infos personnelles par les VLMs.
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