Samet Oymak

Uno sguardo a come i meccanismi di attenzione migliorano l'elaborazione del linguaggio nell'IA.

Esplorare come i trasformatori si adattano a prevedere risultati in sistemi sconosciuti.

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

Esaminando le capacità di Mamba e il suo modello ibrido con i Transformers.

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

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato affrontando le differenze tra i clienti.

TREACLE aiuta gli utenti a selezionare i migliori modelli di lingua entro budget e limiti di tempo.

Uno sguardo più da vicino ai meccanismi di autoattenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio.

Uno studio svela informazioni sulle prestazioni dell'apprendimento in contesto attraverso diverse architetture di modelli.

L'autoattenzione selettiva migliora la comprensione del linguaggio concentrandosi sulle informazioni chiave.