Articoli più recenti per Addestramento del modello

La distillazione della rappresentazione relazionale migliora l'efficienza e l'accuratezza del modello nel trasferimento delle conoscenze.

Questo documento mette in evidenza le prestazioni dei modelli linguistici ternari e la loro efficienza.

Esplora i vantaggi e le dinamiche dell'uso del Poisson SGD per l'addestramento dei modelli.

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

FedDM migliora l'apprendimento federato per i modelli di diffusione, garantendo la privacy dei dati.

Questo studio esplora metodi per creare modelli di linguaggio più piccoli in modo efficace e conveniente.

Una panoramica delle sfide del reinforcement learning legate agli errori di ricompensa.

I JumpReLU SAEs migliorano la rappresentazione dei dati mantenendola semplice e chiara.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento di nuove classi mantenendo le vecchie conoscenze.

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.

Scopri come il rilevamento delle anomalie può ridurre i pregiudizi nel machine learning.

Il Deep Companion Learning migliora le previsioni del modello usando intuizioni sulle performance storiche.

Esaminando i metodi per preparare i dati nell'addestramento dei modelli.

Un nuovo framework permette di rimuovere in modo efficiente i dati sensibili dalle Reti Neurali Grafiche.

Esplorando i benefici e le applicazioni della self-distillation per migliorare i modelli di machine learning.

Uno sguardo ai metodi migliorati per regolare i tassi di apprendimento nei modelli di machine learning.

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.

Uno studio rivela potenziali perdite di informazioni personali da parte dei VLM.

Un nuovo metodo migliora la selezione degli esempi per un apprendimento del modello migliore.

Un nuovo approccio migliora la distillazione dei dataset dando priorità all'allineamento nell'estrazione e nell'embedding dei dati.

Uno sguardo dettagliato all'allenamento e alla dinamica nel machine learning.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza e le prestazioni dei modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni.

SWIFT semplifica la formazione di modelli linguistici e modelli multi-modali per gli sviluppatori.

CROME rende i modelli multimodali più facili da usare con meno addestramento richiesto.

ELM dimostra l'efficacia di modelli linguistici più piccoli e specifici per il contesto nell'istruzione.

Esaminando come il pre-addestramento e il fine-tuning influenzano le prestazioni dei modelli linguistici.

Scopri come l'importanza del campionamento migliora l'efficienza e la precisione dell'addestramento del modello.

Questa ricerca mostra come modelli semplici apprendono attraverso strutture e tecniche di allenamento.

PENME migliora gli aggiornamenti dei modelli linguistici, affrontando il bias lessicale e l'efficienza computazionale.

Uno sguardo al framework DLPM per la modellazione dei dati e la riduzione del rumore.

Nuovi metodi migliorano il modo in cui i modelli di linguaggio dimenticano conoscenze indesiderate.

CluMo aiuta i modelli ad imparare continuamente nel Visual Question Answering senza dimenticare le conoscenze passate.

Un nuovo metodo aumenta la fiducia nelle previsioni del machine learning.

Scopri come la distillazione del dataset migliora l'efficienza dell'addestramento dei modelli.

I variati di controllo migliorano la stabilità e l'efficienza del modello riducendo la varianza durante l'addestramento.

Nuovi metodi stanno cambiando il modo in cui vengono gestiti i tassi di apprendimento nell'addestramento dei modelli.