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OGEN améliore la capacité des modèles vision-langage à reconnaître de nouvelles classes efficacement.

Cet article passe en revue des techniques pour améliorer l'efficacité et la performance des Grands Modèles de Langage.

Une méthode pour accélérer les grands modèles de langage sans sacrifier la qualité de la sortie.

Voici DE-BERT, un cadre qui améliore l'efficacité des modèles de langue grâce à des stratégies de sortie anticipée.

Une méthode pour ajuster les modèles de langage en utilisant moins de paramètres.

Apprends comment les nouvelles techniques améliorent l'efficacité des gros modèles de machine learning.

Présentation de BMTPT pour améliorer le tuning des prompts dans les modèles de langage.

SLEB simplifie les LLM en retirant les blocs de transformateurs redondants, ce qui booste la vitesse et l'efficacité.

LoRETTA améliore l'efficacité de l'ajustement fin pour les grands modèles de langage avec moins de paramètres.

Une nouvelle méthode pour rendre les modèles de langage plus petits et plus rapides en utilisant la quantification à 1 bit.

Une nouvelle méthode pour choisir des démonstrations améliore la performance des modèles dans les tâches de langue.

De nouvelles méthodes promettent une meilleure performance des modèles d'IA grâce à un apprentissage par renforcement simplifié.

Une nouvelle méthode de quantification améliore la performance des grands modèles de langage tout en réduisant leur taille.

De nouvelles techniques améliorent la quantification tout en gérant les valeurs aberrantes pour de meilleures performances du modèle.

Une étude sur des méthodes efficaces pour le réglage fin de grands modèles grâce à l'Adaptation de Bas Rang.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la génération d'images en utilisant des modèles vision-langage.

Explorer de nouvelles méthodes pour améliorer la prise de décision chez les agents d'apprentissage.

La recherche montre comment les minima plats sont liés à de meilleures performances du modèle sur des données invisibles.

Une nouvelle méthode pour rendre RAG plus rapide et améliorer la qualité.

Une nouvelle approche améliore les performances du modèle sur différents types de données.

Enquête sur les méthodes de compression de modèles pour améliorer l'efficacité et la défense contre les attaques.

FedMef améliore l'apprentissage fédéré pour les appareils à faibles ressources grâce à des techniques de taille innovantes.

MetaOptimize améliore le performance des modèles en ajustant les paramètres d'apprentissage de manière dynamique.

Présentation d'une nouvelle méthode pour affiner les modèles de manière efficace.

Une nouvelle méthode utilise l'apprentissage par renforcement pour élaguer les CNN pendant l'entraînement.

Ce papier parle des coûts et des améliorations pour les réseaux de neurones à faible précision.

L'adaptation par diffusion généralisée améliore la performance des modèles avec des échantillons hors distribution.

Stratégies pour améliorer les autoencodeurs variationnels dans la gestion des ensembles de données incomplets.

Une méthode pour améliorer la performance des modèles de langue dans différentes langues pendant la compression.

Présentation d'une méthode de pruning des modèles complexes, peu importe la tâche.

Une nouvelle méthode améliore les modèles multimodaux en utilisant des invites visuelles partagées.

Une nouvelle méthode pour améliorer les performances des modèles en IA grâce au transfert de connaissances.

Une nouvelle méthode, InsTa, améliore la sélection des tâches dans le réglage des instructions.

Cette étude évalue comment la taille du modèle et la quantification impactent la performance du modèle de langue.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité et la précision des grands modèles de langage.

Améliorer les modèles de diffusion en ajoutant LoRA aux couches d'attention pour de meilleures images.

Une nouvelle méthode pour améliorer les structures de modèles de manière plus efficace et efficiente.

Ce papier présente EFRAP, une défense contre les attaques par porte dérobée conditionnées par la quantification dans les modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore le fine-tuning des gros modèles en utilisant des infos spectrales.

Une méthode combinant des adaptations à faible rang et orthogonales pour les modèles d'IA.