Un framework per un'elaborazione dei dati più sicura nel machine learning.
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Scienza all'avanguardia spiegata semplicemente
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Questo articolo parla di stimatori di gradiente efficaci per il training consapevole della quantizzazione nel deep learning.
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Esplora metodi per migliorare l'efficienza e la sicurezza delle reti neurali profonde.
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Impara metodi efficaci per quantizzare i LLM mantenendo precisione e prestazioni.
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Questo studio esplora l'efficienza della memoria nei grandi modelli di linguaggio tramite la decomposizione a rango basso.
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Combinare SmoothQuant e GPTQ migliora l'efficienza e le prestazioni dei grandi modelli di linguaggio.
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Esaminando le debolezze delle DNN contro esempi avversari e le loro implicazioni.
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Un nuovo metodo per comprimere le CNN mantenendo l'accuratezza per un'elaborazione delle immagini efficiente.
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Il PV-Tuning migliora il fine-tuning e la compressione per grandi modelli di linguaggio.
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Nuovi metodi migliorano le prestazioni del modello durante la quantizzazione nei modelli di linguaggio.
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Nuove tecniche permettono di addestrare grandi reti neurali su hardware di consumo con meno memoria.
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Esaminando i pericoli dei modelli linguistici quantizzati e il loro potenziale uso improprio.
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Scopri come HGQ ottimizza i modelli di deep learning per velocità e precisione.
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Un nuovo metodo per far funzionare i Diffusion Transformers in modo più efficace su dispositivi più piccoli.
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Ricerca su come ottimizzare i modelli di deep learning con tecniche di sparsità e quantizzazione.
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Un nuovo metodo migliora la privacy dei dati per l'analisi dei dati discreti.
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I DSNN elaborano le informazioni proprio come i neuroni reali, offrendo un'efficienza migliore per la gestione dei dati.
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Un metodo per migliorare il processo decisionale nel reinforcement learning usando l'apprendimento delle rappresentazioni.
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Un nuovo metodo migliora la velocità e la qualità della generazione di immagini e video.
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Ricerca sulle tecniche di quantizzazione per la trasmissione efficiente dei dati in canali rumorosi.
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Introducendo un metodo per affinare i LLM su dispositivi a bassa risorsa.
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Tender offre una soluzione innovativa per l'uso efficiente dei modelli linguistici di grandi dimensioni.
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Uno studio sui processi decisionali dei modelli di linguaggio grandi.
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Un nuovo approccio alle metriche di valutazione della traduzione automatica per una maggiore accessibilità.
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QuEE combina la quantizzazione e l'uscita anticipata per un machine learning efficiente.
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Questo articolo presenta un metodo per proteggere i dati personali nei sistemi di apprendimento automatico.
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BrightFit migliora i suggerimenti sui corsi attraverso un nuovo approccio di recupero in due fasi.
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Sviluppi nel prevedere la qualità del parlato usando metodi efficienti per dispositivi mobili.
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Un metodo per convertire dati continui in una forma più semplice e discreta.
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Combinare potatura e quantizzazione rende più efficienti le DNN per dispositivi più piccoli.
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Esaminando tecniche di quantizzazione per una migliore apprendimento distribuito su diverse strutture di rete.
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GPTQT migliora l'efficienza e le prestazioni nella quantizzazione dei grandi modelli linguistici, rendendo l'IA più accessibile.
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Questo documento presenta un metodo per identificare e gestire efficacemente i meme dannosi.
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ISQuant offre un nuovo approccio alla quantizzazione per un'implementazione efficiente dei modelli.
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