Articoli più recenti per Ottimizzazione del modello

Un nuovo metodo migliora l'allineamento dei modelli linguistici usando più riferimenti.

Una nuova tecnica di potatura dei layer migliora l'efficienza e la precisione dei modelli.

Un nuovo metodo migliora il fine-tuning dei grandi modelli di linguaggio per una maggiore efficienza.

Questo documento parla di Ensemi Online di Espansioni di Base per migliorare l'apprendimento automatico.

FedMR affronta le sfide nell'apprendimento federato con dati di classi parziali, migliorando le prestazioni del modello.

ETHER introduce un modo economico per ottimizzare grandi modelli di machine learning.

Un nuovo metodo migliora i modelli di deep learning efficienti attraverso l'ortogonalità esatta.

Nuovi metodi migliorano le prestazioni del compito principale usando dati ausiliari senza costi di calcolo extra.

Questo articolo esamina il ruolo della normalizzazione dei layer nel migliorare la classificazione delle reti neurali.

Un nuovo framework migliora i metodi di potatura per i modelli di linguaggio grandi senza doverli riaddestrare.

Esaminando l'effetto di saturazione nella Regressione Kernel Ridge e le sue implicazioni per le previsioni.

Il metodo VTrans riduce significativamente le dimensioni dei modelli transformer senza compromettere le prestazioni.

Uno studio rivela tecniche efficaci per migliorare i modelli di linguaggio multimodali di grandi dimensioni.

Nuovi modelli adattabili possono soddisfare esigenze diverse senza riqualificazione.

Un framework per migliorare le previsioni e le misure di incertezza della regressione dei processi gaussiani.

Nuovi metodi migliorano i modelli di machine learning in diversi ambienti.

La ricerca delinea tecniche per migliorare l'efficienza nel servire gli adattatori LoRA.

SHiRA migliora l'efficienza nel passare da un modello all'altro nell'IA senza perdere concetti chiave.

PruningBench offre un modo standardizzato per valutare i metodi di potatura, migliorando l'efficienza dei modelli nel machine learning.

Esaminare il comportamento di attenzione insolito nei modelli Transformer.

La fusione dei modelli unisce diversi modelli di intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni in vari compiti.

Scopri come gli algoritmi genetici possono migliorare la sintonizzazione degli iperparametri nei modelli di machine learning.

Un nuovo framework migliora l'efficienza delle performance dei modelli grandi durante il fine-tuning.

CPT migliora le prestazioni dei modelli black-box senza accesso diretto ai parametri interni.

M IST migliora l'interazione tra modelli visivi e linguistici per una performance migliore.

Scopri come la dimensione del passo influisce sul gradient descent nella regressione logistica.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza e l'efficienza del modello in ambienti di dati fluttuanti.

ISQuant offre un nuovo approccio alla quantizzazione per un'implementazione efficiente dei modelli.

Scopri come la quantizzazione dinamica adattiva migliora i modelli VQ-VAE per una migliore rappresentazione dei dati.

Un metodo per migliorare l'efficienza dei modelli nel machine learning tramite strategie di potatura efficaci.

Nuovo framework migliora l'efficienza dei Vision Transformers mantenendo la precisione.

Un nuovo metodo migliora la classificazione delle immagini usando l'analisi topologica dei dati e la distillazione della conoscenza.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento continuo e l'adattabilità dei grandi modelli pre-addestrati.

Un nuovo metodo per migliorare i modelli pre-addestrati usando il fine-tuning selettivo.

Un'architettura modello flessibile che migliora l'efficienza e le prestazioni del Transformer.

Nuovi metodi riducono l'uso della memoria mantenendo le prestazioni nei LLM.

Un nuovo metodo per scegliere le augmentation dei dati migliora le prestazioni del modello sui compiti di serie temporali.

Presentiamo un nuovo metodo per migliorare l'efficienza nei grandi modelli di linguaggio attraverso il potenziamento.

Esaminando metodi dinamici per ottimizzare l'addestramento dei modelli di machine learning.

LeanQuant migliora la dimensione e la qualità del modello grazie a tecniche di quantizzazione avanzate.