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OGEN migliora la capacità dei modelli visione-linguaggio di riconoscere nuove classi in modo efficace.

Questo articolo esamina tecniche per migliorare l'efficienza e le prestazioni dei Grandi Modelli Linguistici.

Un metodo per velocizzare i grandi modelli di linguaggio senza sacrificare la qualità dell'output.

Presentiamo DE-BERT, un framework che migliora l'efficienza nei modelli linguistici attraverso strategie di uscita anticipata.

Un metodo per ottimizzare i modelli di linguaggio usando meno parametri.

Scopri come le nuove tecniche migliorano l'efficienza dei grandi modelli di machine learning.

Introducendo BMTPT per migliorare il prompt tuning nei modelli linguistici.

SLEB semplifica gli LLM eliminando i blocchi transformer ridondanti, migliorando la velocità e l'efficienza.

LoRETTA migliora l'efficienza del fine-tuning per i modelli di linguaggio grandi con meno parametri.

Un nuovo approccio per rendere i modelli linguistici più piccoli e veloci usando la quantizzazione a 1 bit.

Un nuovo metodo per scegliere le dimostrazioni migliora le prestazioni del modello nei compiti di linguaggio.

Nuovi metodi promettono migliori prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale attraverso un apprendimento per rinforzo semplificato.

Nuovo metodo di quantizzazione migliora le prestazioni dei modelli di linguaggio grande riducendo la dimensione.

Nuove tecniche migliorano la quantizzazione gestendo gli outlier per una migliore performance del modello.

Uno studio sui metodi efficienti per il fine-tuning di modelli grandi tramite Low-Rank Adaptation.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della generazione delle immagini usando modelli visione-linguaggio.

Esplorare nuovi metodi per migliorare il processo decisionale negli agenti di apprendimento.

La ricerca mostra come i minimi piatti siano legati a migliori prestazioni del modello su dati mai visti.

Un nuovo metodo per rendere RAG più veloce e migliorare la qualità.

Un nuovo approccio migliora le performance del modello su diversi tipi di dati.

Indagare sui metodi di compressione dei modelli per migliorare l'efficienza e la difesa dagli attacchi.

FedMef migliora l'apprendimento federato per dispositivi a bassa risorsa grazie a tecniche di potatura innovative.

MetaOptimize migliora le prestazioni del modello regolando dinamicamente le impostazioni di apprendimento.

Presentiamo un nuovo metodo per un fine-tuning dei modelli più efficiente.

Un nuovo metodo usa il reinforcement learning per potare le CNN mentre vengono addestrate.

Questo documento parla dei costi e dei miglioramenti per le reti neurali a bassa precisione.

L'adattamento per diffusione generalizzata migliora le performance del modello con campioni fuori distribuzione.

Strategie per migliorare i variational autoencoders nella gestione di dataset incompleti.

Un metodo per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici in diverse lingue durante la compressione.

Introducendo un metodo per il potatura task-agnostica di modelli complessi.

Un nuovo metodo migliora i modelli multimodali usando suggerimenti visivi condivisi.

Un nuovo metodo per migliorare le prestazioni dei modelli nell'IA attraverso il trasferimento di conoscenze.

Un nuovo metodo, InsTa, migliora la selezione dei task nel tuning delle istruzioni.

Questo studio valuta come la dimensione del modello e la quantizzazione influenzano le prestazioni del modello linguistico.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza e la precisione nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni.

Migliorare i modelli di diffusione aggiungendo LoRA ai layer di attenzione per avere immagini migliori.

Un nuovo metodo per migliorare le strutture dei modelli in modo più efficace ed efficiente.

Questo documento presenta EFRAP, una difesa contro gli attacchi backdoor condizionati dalla quantizzazione nei modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora il fine-tuning dei modelli grandi usando informazioni spettrali.

Un metodo che combina adattamenti a bassa rango e ortogonali per modelli di intelligenza artificiale.