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Modelli snelliti possono migliorare i risultati sanitari usando il machine learning.

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Nuovi metodi di potatura migliorano le prestazioni del modello text-to-speech multi-parlante zero-shot.

La sparsificazione Bayesiana semplifica i modelli di deep learning per una migliore efficienza e prestazioni.

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Intra-Fusion unisce i neuroni, rendendo le reti neurali più piccole e più efficienti.

SLEB semplifica gli LLM eliminando i blocchi transformer ridondanti, migliorando la velocità e l'efficienza.

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Un nuovo approccio migliora la rilevazione dei dati non visti nei modelli di machine learning.

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Esplorare l'equilibrio tra compressione del modello e affidabilità nell'IA.

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ALoRA migliora la messa a punto dei modelli di linguaggio allocando i parametri in modo dinamico.

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COPAL migliora i modelli di linguaggio per una migliore adattamento senza dover essere riaddestrati.

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Strategie migliorate per una programmazione del lavoro efficiente su macchine parallele.