Derniers articles pour Optimisation de modèle

Découvrez comment la quantification dynamique adaptative améliore les modèles VQ-VAE pour une meilleure représentation des données.

Une méthode pour améliorer l'efficacité des modèles en machine learning grâce à des stratégies de taille efficaces.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des Vision Transformers tout en gardant la précision.

Une nouvelle méthode améliore la classification d'images en utilisant l'analyse topologique des données et la distillation de connaissances.

De nouvelles méthodes améliorent l'apprentissage continu et l'adaptabilité des gros modèles pré-entraînés.

Une nouvelle méthode pour améliorer les modèles pré-entraînés en utilisant un réglage fin sélectif.

Une architecture de modèle flexible qui améliore l'efficacité et la performance des Transformers.

De nouvelles méthodes réduisent l'utilisation de la mémoire tout en maintenant la performance des LLMs.

Une nouvelle méthode pour choisir les augmentations de données améliore les performances des modèles sur les tâches de séries temporelles.

Présentation d'une nouvelle méthode pour améliorer l'efficacité des grands modèles de langage grâce à l'élagage.

Examen des méthodes dynamiques pour optimiser l'entraînement des modèles de machine learning.

LeanQuant améliore la taille et la qualité des modèles grâce à des techniques de quantification avancées.

WGQA améliore l'efficacité des modèles de langage tout en réduisant les besoins en mémoire.

LIAR propose une nouvelle façon de tailler des modèles sans les réentraîner, améliorant l'efficacité et la performance.

Un nouveau cadre améliore la distillation des connaissances en se concentrant sur les échantillons difficiles.

DDK améliore la distillation des connaissances, rendant les petits modèles de langue plus efficaces.

SINDER améliore les Vision Transformers en corrigeant les défauts d'analyse d'image.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des modèles de diffusion tout en préservant la qualité des images.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la quantification des Vision Transformers sans données originales.

MoFO aide les grands modèles de langage à garder leur savoir pendant le fine-tuning sans perdre en performance.

Un aperçu de comment les modèles de diffusion génèrent des données et leurs utilisations pratiques.

Une nouvelle méthode améliore la recherche d'architecture pour les modèles de deep learning.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des modèles de langage épars tout en minimisant la perte de performance.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage multi-tâches dans les modèles de langage en partageant des connaissances.

Un nouveau cadre appelé CoRa améliore les performances des modèles pendant la quantification à faible bit.

Apprends des méthodes pour optimiser les grands modèles de langage pour une meilleure performance et efficacité.

Eigen Attention améliore l'efficacité mémoire des grands modèles de langage traitant de longs textes.

Des recherches montrent comment rendre les modèles de discours plus petits et plus efficaces.

Une nouvelle méthode améliore la performance des Vision Transformers grâce à une compression efficace des tokens.

Découvrez comment PQV-Mobile améliore les ViTs pour des applis mobiles efficaces.

BAM améliore l'efficacité de MoE en intégrant les paramètres d'attention et de FFN.

Techniques pour réduire la taille des modèles pour un déploiement efficace dans des environnements à ressources limitées.

Une nouvelle technique améliore l'efficacité des modèles de langage pré-entraînés.

Utiliser des Transformers pour améliorer les modèles d'espace d'état pour une meilleure efficacité en traitement du langage naturel.

Découvrez des stratégies pour améliorer l'apprentissage avec peu d'exemples dans les grands modèles de langage visuel.

Une nouvelle méthode pour fusionner des modèles de machine learning selon les préférences des utilisateurs pour de meilleurs résultats.

Une méthode pour réduire les modèles de langage sans perdre en efficacité grâce à l'élagage et à la distillation.

Une nouvelle approche pour améliorer les modèles d'arbres de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Présentation de FISTAPruner, une méthode pour élaguer les modèles de langage de manière efficace tout en maintenant une performance élevée.

Cet article explore une nouvelle méthode pour mieux fusionner les modèles de machine learning.