Articoli più recenti per Addestramento del modello

Esaminando come le soft labels migliorano il machine learning attraverso la distillazione dei dataset.

Parlando di metodi per migliorare la gestione dei dati nell'addestramento di grandi modelli AI.

Il Twin-Merging migliora l'efficienza e l'adattabilità del merging dei modelli in vari compiti.

Scopri come il target unlearning protegge la privacy permettendo ai modelli di dimenticare informazioni specifiche.

Un nuovo framework affronta le sfide nella distillazione della conoscenza per dati a coda lunga.

Introducendo un metodo flessibile per i tassi di apprendimento che migliora le prestazioni del modello senza orari preimpostati.

Questo articolo parla di FS-GEN, che combina modelli grandi e piccoli per risultati migliori.

DIPS affronta i problemi di qualità dei dati nel pseudo-etichette per ottenere risultati migliori nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora la selezione degli esempi e l'ottimizzazione delle istruzioni per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Un nuovo benchmark per l'unlearning delle macchine migliora la valutazione e il confronto dei metodi.

Esaminando come i LLM mostrano tratti di personalità tramite nuovi metodi di test.

LoTA offre un modo più intelligente per adattare i modelli linguistici a più compiti.

Uno sguardo al ruolo della complessità nelle prestazioni del modello.

Esplorando le leggi di conservazione e il loro ruolo in scenari complessi di apprendimento automatico.

Esaminando come i layer di normalizzazione influenzano le performance dei transformer e la gestione dei compiti.

Questo studio si concentra su come migliorare le risposte dei modelli puntando su requisiti di lunghezza specifici.

Migliorare l'elaborazione dei dati attraverso la condivisione delle conoscenze tra diversi tipi di dati.

Uno sguardo alla relazione tra la dimensione del modello e l'efficienza dei dati di addestramento.

Un nuovo approccio migliora la regolazione della temperatura nella distillazione della conoscenza per un migliore addestramento del modello.

La ricerca mostra che i modelli linguistici faticano con il ragionamento sbagliato, sollevando preoccupazioni per la sicurezza.

Questo studio analizza come i transformer utilizzano il contesto nella previsione del linguaggio.

HyperLoader migliora l'allenamento di modelli multitasking usando tecniche innovative e hypernetwork.

Questo articolo esplora come i piccoli modelli linguistici imparano a gestire il rumore nei dati.

Indagare su come le reti neurali imparano caratteristiche durante l'allenamento.

Questo documento esamina i fattori che influenzano la capacità delle reti neurali di generalizzare dai dati.

Uno sguardo all'efficienza di GPT e RETRO nell'adattare modelli di linguaggio con PEFT e RAG.

I modelli di diffusione mascherata mostrano potenziale nella modellazione generativa per testi e immagini.

Quest'articolo esplora l'iperparametrizzazione e il suo impatto sull'efficienza dell'addestramento dei modelli.

Esaminando come l'allenamento influisce sulle prestazioni del modello in situazioni avverse.

Un nuovo metodo riduce le caratteristiche fuorvianti nel machine learning con meno sforzo umano.

Questo articolo parla di come affrontare il crollo del modello usando una selezione di dati migliore e feedback.

Uno studio rivela connessioni chiave su come funzionano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Questo studio esamina come l'inizializzazione influisce sul finetuning dei modelli pre-addestrati usando LoRA.

Scopri come il riscaldamento può migliorare le prestazioni dell'addestramento del modello nel deep learning.

Un'immersione profonda su come SGD ottimizza le prestazioni del modello.

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.

Questo articolo parla di metodi di riaddestramento usando le previsioni dei modelli per una maggiore precisione.

La ricerca mostra come il decoding MBR migliora la qualità della traduzione nei modelli più piccoli.

Esplorare come il probing in contesto e le funzioni di influenza migliorano la selezione dei dati per i modelli.