Articoli più recenti per Pre-addestramento

Questo articolo spiega come i modelli linguistici producono informazioni sbagliate e studia le loro cause.

SPAM offre un modo più intelligente per etichettare i dati video in modo efficiente.

MiniMol offre un approccio efficiente per prevedere le proprietà molecolari con meno parametri.

I ricercatori migliorano i modelli di intelligenza artificiale usando immagini sintetiche per una classificazione efficace.

La ricerca dimostra che i robot possono imparare meglio combinando dati audio e visivi.

Esplora come i LLM fanno le addizioni usando tecniche matematiche uniche.

Valutare i metodi di pre-allenamento per migliorare le prestazioni del machine learning nei giochi.

Uno studio rivela strategie di embedding efficaci per una localizzazione più rapida dei bug nel software.

Una nuova strumento per valutare i metodi di apprendimento della struttura delle proteine.

Un nuovo metodo per una decisione efficace nell'intelligenza artificiale usando grandi modelli del mondo.

Presentiamo SiamTST per un'analisi migliore dei dati multivariati delle serie temporali nelle telecomunicazioni.

Sviluppare modelli per risolvere compiti in lingue con pochi dati usando tecniche di fusione innovative.

Esplorare l'impatto del pre-addestramento DINO sulle prestazioni e sull'adattabilità dei veicoli autonomi.

Esaminando come le reti neurali a credenze profonde possano imparare dai dati e creare rappresentazioni complesse.

Nuovi metodi rendono i modelli di riconoscimento delle immagini più piccoli ed efficienti.

MoFO aiuta i grandi modelli di linguaggio a mantenere la conoscenza durante il fine-tuning senza perdere prestazioni.

Un nuovo modo per riconoscere le caratteristiche degli oggetti tramite i modelli di linguaggio.

Esaminando come il pre-addestramento e il fine-tuning influenzano le prestazioni dei modelli linguistici.

Questo articolo parla di come usare il pre-training per migliorare la privacy e le prestazioni nel Federated Learning.

Esaminando il ruolo di IKUN e IKUN-C nella traduzione efficace di più lingue.

Uno sguardo a come il transfer learning influisce sulle prestazioni del modello attraverso le leggi di scalabilità.

Un nuovo metodo per rilevare allucinazioni nei modelli linguistici usando dati corrotti.

La ricerca mostra modelli di diffusione per migliorare la conversione da tabella a testo.

Un nuovo metodo migliora le capacità di collaborazione tra droni per interazioni con diversi partner.

Le A-GFN usano atomi per creare nuove molecole simili a farmaci, migliorando la scoperta di farmaci.

I Transformers migliorano l'accuratezza della classificazione per il Disturbo dello Spettro Autistico grazie all'analisi avanzata delle immagini cerebrali.

Un nuovo modello migliora l'elaborazione e l'analisi dei testi sanscriti.

Un nuovo metodo per addestrare gli agenti ad adattarsi a vari compiti usando esperienze diverse.

Esplora come i modelli di diffusione trasformano il rumore in immagini fantastiche.

Un nuovo strumento punta a migliorare la cura del diabete e i risultati usando analisi dei dati avanzate.

Scopri come le macchine imparano da pochi esempi usando tecniche innovative.

Un nuovo approccio migliora l'accesso alle informazioni legali vietnamite.

Moto usa l'analisi video per insegnare ai robot movimenti complessi in modo efficiente.

Tecnica innovativa collega testi e melodie per creare canzoni migliori.

Affrontare le sfide delle lingue a basso risorse nel processamento del linguaggio naturale.

HindiLLM potenzia l'elaborazione della lingua hindi, colmando le lacune tecnologiche.