Christos Thrampoulidis

Uno sguardo a come i transformers usano i layer di attenzione per migliorare l'elaborazione del linguaggio.

Introducendo CAP per migliorare l'equità e l'efficienza nei modelli di machine learning.

Esaminando l'autoattenzione e la discesa del gradiente nei modelli transformer.

Esaminare i pregiudizi nella previsione del prossimo token e il loro impatto sulle prestazioni del modello.

Un'analisi approfondita su come la previsione del prossimo token influisce sulla comprensione del linguaggio nei modelli.