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Une nouvelle approche pour améliorer la performance des modèles de NLP sur des données inconnues.

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Cette recherche évalue la confiance des modèles d'IA et la qualité des explications dans des environnements bruyants.

Combiner des modèles de langue améliore les performances dans différentes tâches grâce à la collaboration.

Un aperçu des défis et des solutions pour identifier les échantillons difficiles.

Une méthode pour améliorer l'équité dans les modèles d'apprentissage automatique pour les tâches image-texte.

Cette recherche examine le déséquilibre spectral pour améliorer l'équité dans les modèles de classification en apprentissage automatique.

Une méthode en deux étapes améliore la performance du modèle à travers différents groupes de données.

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Une nouvelle méthode améliore la fiabilité dans la recherche de connexions au sein des modèles de langue.

Présentation de DeNetDM, une technique pour réduire les biais dans les réseaux de neurones sans ajustements compliqués.

Examiner les effets de la réduction de vocabulaire sur la qualité et l'efficacité de la traduction.

Ce boulot se concentre sur l'effacement des concepts indésirables des modèles texte-image.

L'étude examine comment les modèles quasi-interpolants se comportent sur des données jamais vues.

Examen des protocoles d'apprentissage fédéré pour améliorer la vie privée tout en augmentant la précision du modèle.

L'élagage des données améliore l'efficacité du modèle tout en s'attaquant aux problèmes potentiels de biais.

Explorer les facteurs clés qui influencent la robustesse contre les attaques adversariales en apprentissage automatique.

Des fonctionnalités variées améliorent la capacité des modèles à identifier efficacement de nouvelles catégories de données.

Examiner comment la quantification peut améliorer la performance et la généralisation des réseaux de neurones.

Une méthode pour vérifier la fiabilité d'un modèle sans vraies étiquettes.

Un nouveau cadre pour évaluer les modèles de base dans les tâches de parole.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles gèrent les prédictions incertaines.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage fédéré et empêche l'oubli dans les modèles d'IA.

Cette étude examine les biais dans les modèles vision-langage et les moyens de réduire leur impact.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la détection des changements dans les données au fil du temps.

PadFL améliore le partage de modèles et l'efficacité selon les capacités des appareils.

Analyser les modèles existants révèle des infos sur les tendances de performance des modèles de langage à mesure qu'ils grandissent.

Apprends comment le bagging améliore les performances des modèles dans différentes applications.

Le réagencement des splits de données améliore l'optimisation des hyperparamètres en apprentissage automatique.

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Un aperçu du concept de dérive et des méthodes de détection non supervisées.

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IDAICL améliore les prévisions en perfectionnant la qualité des démonstrations dans l'apprentissage en contexte.

Un aperçu de la nouvelle approche de Larimar sur la mémoire dans les modèles de langage.

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Apprends comment les régulateurs PI améliorent l'optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.

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Ce papier étudie comment l'entraînement influence les prédictions des grands modèles de langage.

Une nouvelle méthode évalue les associations de données trompeuses dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'unlearning machine tout en préservant les performances du modèle.