Articoli più recenti per Addestramento del modello

Scopri come la riprogrammazione dei modelli migliora l'apprendimento automatico senza grandi aggiustamenti.

Il label smoothing migliora l'accuratezza ma potrebbe ridurre l'affidabilità nella classificazione selettiva.

Questo articolo parla di un nuovo metodo per migliorare i circuiti probabilistici usando tecniche di clustering morbido.

Un nuovo approccio per ridurre il bias nei modelli di intelligenza artificiale e migliorare le previsioni.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza delle previsioni e la calibrazione nell'apprendimento semi-supervisionato.

Un nuovo metodo per migliorare l'efficienza dell'addestramento dei modelli di deep learning.

Esaminare i pregiudizi nella previsione del prossimo token e il loro impatto sulle prestazioni del modello.

TransFusion migliora l'apprendimento contrastivo con attenzione strutturata e un'elaborazione dei dati efficace.

GOLD offre un framework per generare dati di addestramento diversi per piccoli modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora il rilevamento OOD concentrandosi sulle informazioni di gradiente.

Questo articolo parla di come stimare le prestazioni di un modello di base senza avere bisogno di moltissimi dati etichettati.

Esplorare come dati innocui possano inavvertitamente produrre risultati dannosi nei modelli di linguaggio.

Scopri metodi per migliorare i modelli degli studenti nella distillazione della conoscenza.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento quando i dati etichettati sono pochi.

Un nuovo dataset migliora la capacità dei LLM di seguire istruzioni complesse.

Questo studio esamina come la dimensione del batch influisce sulle prestazioni e sull'addestramento dei modelli di linguaggio.

Questo articolo esplora come i dati di addestramento influenzano le prestazioni del modello nei sistemi multimodali.

Strategie efficaci per affrontare l'incertezza nelle Reti Neurali Grafiche migliorano l'affidabilità.

Un metodo per migliorare la retention della conoscenza nei modelli di machine learning durante l'addestramento su nuovi compiti.

Impara a adattare i modelli per diversi set di dati in modo efficace.

Le teste di induzione guidano l'apprendimento adattivo nei modelli di linguaggio AI.

Un nuovo metodo per comprimere dataset in modo efficiente usando l'apprendimento auto-supervisionato.

Uno studio su come migliorare il few-shot learning tramite tecniche di training efficaci per il backbone.

Un metodo per proteggere la privacy dei dati nei sistemi di apprendimento decentralizzati usando nodi virtuali.

Uno studio mette in evidenza quanto CLIP si basi su caratteristiche spurie nel riconoscimento delle immagini.

Un nuovo metodo per ottimizzare i modelli garantendo la privacy dei dati.

Il Q-tuning migliora l'apprendimento nei modelli linguistici, bilanciando nuovi compiti con le conoscenze già acquisite.

Esplorare metodi di fine-tuning per migliorare l'accuratezza del modello garantendo la privacy dei dati.

COMET presenta un nuovo modello per l'apprendimento e l'adattamento efficiente dell'IA.

Esplorare come i modelli di intelligenza artificiale apprendono la vera causalità da dati diversi.

IMWA migliora le prestazioni del modello nei compiti di apprendimento con classi sbilanciate in modo efficiente.

Il nuovo modulo QASE migliora l'accuratezza nei compiti di comprensione del testo da parte delle macchine.

Un nuovo framework migliora l'apprendimento dai modelli pre-addestrati senza dati originali.

Nuovo dataset migliora le prestazioni del modello su compiti con più immagini.

Questo metodo migliora il fine-tuning dei modelli linguistici usando dataset aperti e non etichettati.

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

Esplorare le ragioni dietro ai problemi di accuratezza nel training dei dati sintetici e possibili miglioramenti.

Un metodo per migliorare l'apprendimento del modello nonostante gli errori nelle etichette dei dati.

Un nuovo metodo accelera l'addestramento di modelli complessi.

XDomainMix migliora le prestazioni del modello aumentando la diversità delle caratteristiche nella generalizzazione del dominio.