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Une nouvelle méthode simplifie l'alignement des modèles de langage avec les préférences humaines.

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Cette étude améliore la classification des séries temporelles en utilisant des techniques de lissage de labels doux.

CoRA améliore l'efficacité de l'entraînement des grands modèles de langage en utilisant des connaissances partagées.

Un nouveau cadre améliore le dépouillement des données en se concentrant sur des modèles pré-entraînés pour des tâches moléculaires.

Cet article examine l'impact des attaques sur les modèles de machine learning et les stratégies de défense.

CDSSL améliore la prédiction des propriétés des matériaux grâce à des techniques basées sur les données.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance des graphiques par les machines pour une meilleure accessibilité.

RC-FED réduit les coûts de communication tout en maintenant la qualité du modèle dans l'apprentissage fédéré.

Y-Drop améliore le dropout en se concentrant sur l'importance des neurones, ce qui booste les performances du modèle.

KRDistill améliore la distillation des connaissances en s'attaquant aux problèmes de déséquilibre des données.

Explore l'essor et l'impact des modèles fondamentaux en intelligence artificielle.

Cet article examine les facteurs clés de la qualité des ensembles de données de préférence pour améliorer l'entraînement des modèles de récompense.

Cet article souligne comment les variations d'étiquettes affectent les modèles de machine learning.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des données pour entraîner des modèles de langue.

Une nouvelle approche améliore le nettoyage des données pour un meilleur entraînement des modèles.

Techniques pour équilibrer la distribution des données dans l'apprentissage fédéré pour une meilleure performance du modèle.

Une étude montre que le biais de contexte affecte la performance de détection d'objets dans différents environnements.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'affinité des tâches pour l'apprentissage multitâche.

Une nouvelle approche améliore l'entraînement de groupes de modèles divers efficacement sans données OOD séparées.

Apprends comment la quantification à faible bit améliore l'efficacité des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode améliore le processus d'apprentissage entre les modèles d'enseignant et d'élève.

Une nouvelle méthode pour équilibrer les connaissances générales et l'adaptation spécifique aux tâches dans les modèles.

Voici TA-Cleaner, une méthode pour améliorer les défenses des modèles multimodaux contre l'empoisonnement des données.

Cette étude parle d'améliorer la précision des modèles pour les données à longue traîne en utilisant l'ajustement logit.

Cet article parle de comment l'apprentissage compositif booste les performances des modèles dans différentes tâches.

Une nouvelle méthode améliore le transfert de connaissances dans les modèles d'apprentissage automatique.

Cet article examine comment la durée de l'entraînement influence les taux d'apprentissage dans les LLM.

Une nouvelle méthode pour améliorer la résilience de l'apprentissage fédéré contre les attaques de données.

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Cet article explore le lissage de boosting et ses avantages dans l'entraînement des modèles.

Une nouvelle approche pour entraîner des modèles d'IA tout en respectant les normes de sécurité.

ClassroomKD crée des modèles plus intelligents grâce à des interactions dynamiques entre mentors et étudiants.

Cet article parle des avantages d'utiliser PT-PEFT pour des modèles d'apprentissage automatique intelligents.

Apprends comment les modèles d'enseignement améliorent progressivement leurs performances en apprentissage machine.

Un aperçu de la minimisation consciente de la netteté et son impact sur les modèles d'apprentissage.

Des recherches montrent des méthodes pour améliorer la conscience du contexte dans les modèles de langage pour des réponses plus pertinentes.

La contamination dans l'entraînement du modèle peut fausser les résultats et mal représenter la performance.

La recherche éclaire sur l'ajustement des hyperparamètres pour une meilleure performance des modèles.