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SPCL migliora la stabilità dell'allenamento dei modelli in ambienti multi-task.

Un nuovo metodo di imballaggio migliora la velocità di addestramento e l'uso delle risorse nei modelli di linguaggio.

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Un metodo per migliorare i modelli visione-linguaggio riducendo l'overfitting.

Introdurre un nuovo metodo per un’ottimizzazione efficace nel machine learning.

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

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento dei dati visivi senza perdere dettagli.

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

Introducendo un approccio self-supervised per allenare modelli bi-encoder in modo efficiente.

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