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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.

LLaMA3-70B a des soucis uniques avec la quantification 8 bits qui affecte ses performances.

Combine des modèles entraînés pour améliorer les performances et réduire les coûts.

Une approche innovante pour compresser des modèles avancés efficacement sans perdre en performance.

Découvre comment les nouvelles méthodes améliorent l'ensemblage de poids en apprentissage machine.

RoLoRA améliore l'apprentissage fédéré avec un ajustement fin robuste et une communication efficace.

Cet article parle des avantages de simplifier les modèles de transformateurs pour les tâches de parole.

RPP améliore l'ajustement et la généralisation dans les modèles Vision-Language en utilisant des prompts affinés.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles tout en garantissant la confidentialité dans l'apprentissage profond.

ETAGE améliore les performances du modèle pendant les tests avec de nouveaux types de données.

Examiner comment la flexibilité dans les modèles améliore la précision prédictive grâce à des ajustements dynamiques.

Une nouvelle technique réduit les besoins en mémoire pour les grands modèles linguistiques tout en maintenant la performance.

Améliorer l'efficacité des modèles en télédétection grâce aux techniques de distillation des connaissances.