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Une nouvelle méthode améliore l'alignement des modèles de langue en utilisant plusieurs références.

Une nouvelle technique d'élagage de couches améliore l'efficacité et la précision du modèle.

Une nouvelle méthode améliore le réglage des grands modèles de langage pour une meilleure efficacité.

Cet article parle des ensembles en ligne d'expansions de bases pour améliorer l'apprentissage automatique.

FedMR s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données de classes partielles, améliorant la performance du modèle.

ETHER propose une manière économique d'affiner des gros modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de deep learning efficaces grâce à une orthogonalité exacte.

De nouvelles méthodes améliorent la performance des tâches principales en utilisant des données auxiliaires sans coûts de calcul supplémentaires.

Cet article examine le rôle de la normalisation par couches dans l'amélioration de la classification des réseaux de neurones.

Un nouveau cadre améliore les méthodes de pruning pour les grands modèles de langage sans réentraînement.

Examiner l'effet de saturation dans la régression de Ridge à noyau et ses implications pour les prédictions.

La méthode VTrans réduit significativement la taille des modèles de transformeurs sans sacrifier la performance.

Une étude révèle des techniques efficaces pour améliorer les modèles de langage multimodaux.

De nouveaux modèles adaptables peuvent répondre à des besoins variés sans avoir besoin de se requalifier.

Un cadre pour améliorer les prédictions et les mesures d'incertitude de la régression par processus gaussien.

De nouvelles méthodes améliorent les modèles d'apprentissage automatique dans divers environnements.

La recherche présente des techniques pour améliorer l'efficacité dans le service des adaptateurs LoRA.

SHiRA améliore l'efficacité du changement de modèle en IA sans perdre les concepts clés.

PruningBench propose une manière standardisée d'évaluer les méthodes de pruning, ce qui améliore l'efficacité des modèles en apprentissage automatique.

Examiner le comportement d'attention inhabituel dans les modèles Transformer.

La fusion de modèles combine différents modèles d'IA pour améliorer les performances sur plusieurs tâches.

Découvre comment les algorithmes génétiques peuvent améliorer le réglage des hyperparamètres dans les modèles d'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore efficacement la performance des grands modèles pendant le fine-tuning.

CPT améliore la performance des modèles boîte noire sans accès direct aux paramètres internes.

M IST améliore l'interaction entre les modèles visuels et de langage pour de meilleures performances.

Apprends comment la taille du pas influence la descente de gradient dans la régression logistique.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité des modèles dans des environnements de données fluctuants.

ISQuant propose une nouvelle approche de quantification pour un déploiement de modèle efficace.

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.