Articoli più recenti per Rifinitura

Uno sguardo alle preoccupazioni per la sicurezza dei modelli di linguaggio compressi.

SBoRA migliora il fine-tuning per i modelli di linguaggio grandi, risparmiando risorse e migliorando le prestazioni.

LoRA migliora le prestazioni dei grandi modelli di linguaggio risparmiando risorse.

Un nuovo metodo semplifica la generazione di immagini personalizzate da testo.

Introducendo le matrici Group-and-Shuffle per un fine-tuning efficiente dei modelli neurali.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli pre-addestrati usando il fine-tuning selettivo.

Un nuovo framework controlla l'apprendimento in contesto per prevenire abusi nei modelli di intelligenza artificiale.

Un nuovo metodo combina dati video e IMU per migliorare le tecniche di riconoscimento delle azioni.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni del modello attraverso una gestione efficace degli outlier.

Presentiamo l'Adaptazione Random Subspace per un fine-tuning efficiente dei modelli linguistici.

Un progetto incentrato sul miglioramento della generazione di storie in arabo usando modelli avanzati.

Strategie per migliorare i modelli di machine learning con dataset in cambiamento.

I ricercatori sviluppano metodi per migliorare i modelli linguistici per diverse lingue.

WeLore porta efficienza ai modelli di linguaggio grandi semplificando le matrici di pesi.

Questo lavoro studia come l'allenamento influisce sulle previsioni dei grandi modelli di linguaggio.

Lo studio valuta quanto i modelli linguistici siano bravi ad adattarsi nel riassumere argomenti diversi.

Scopri come il transfer learning migliora i risultati dei modelli usando conoscenze da compiti correlati.

Uno studio su quanto bene funzionano i LLM come basi di conoscenza affidabili.

Uno sguardo a come i modelli open-source si confrontano con quelli commerciali nei compiti biomedici.

Esaminando i problemi con i modelli linguistici grandi nel prevedere elementi mancanti in una lista.

Questo documento esamina gli attacchi backdoor e le loro implicazioni sulla sicurezza nell'apprendimento automatico.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento degli oggetti nelle immagini di telerilevamento.

La ricerca migliora la capacità dei modelli linguistici di elaborare informazioni temporali nelle tabelle.

Un nuovo metodo migliora come i modelli visione-linguaggio si adattano durante il test.

Un nuovo modo per valutare le prestazioni del modello e la retention delle conoscenze.

Questo studio migliora la misurazione della testa fetale con l'ecografia usando tecniche di deep learning.

Un metodo per migliorare il comportamento dei modelli linguistici contro i risultati dannosi.

Un nuovo metodo migliora l'adattabilità degli agenti RL agli ambienti che cambiano.

pRAGe aiuta a semplificare i termini medici per una migliore comprensione da parte dei pazienti.

Questo studio valuta modelli di machine learning per classificare pagine web tedesche relative alle politiche.

I ricercatori migliorano i modelli PDE neurali usando equazioni pre-addestrate a dimensione inferiore per avere prestazioni migliori.

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

La ricerca migliora i sistemi ASR usando modelli linguistici per una maggiore precisione.

XLIP migliora la diagnosi integrando immagini mediche e descrizioni testuali.

Un nuovo metodo migliora i modelli 2D incorporando caratteristiche 3D per una performance migliore.

Questo framework migliora l'accesso e l'efficienza dei modelli AI utilizzando lo sharding ibrido.

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

Nuovi metodi di allenamento migliorano i LLM per suggerimenti di prodotti online più precisi.

Gemma 2 offre alte prestazioni in un formato compatto per compiti linguistici.

Nuovi metodi mirano a migliorare la velocità e l'efficienza dei modelli di deep learning.