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Nuovo framework migliora la distillazione della conoscenza concentrandosi sui campioni difficili.

DDK migliora la distillazione della conoscenza, rendendo i modelli linguistici più piccoli più efficienti.

SINDER migliora i Vision Transformers affrontando i difetti nell'analisi delle immagini.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dei modelli di diffusione mantenendo la qualità delle immagini.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nella quantizzazione dei Vision Transformers senza dati originali.

MoFO aiuta i grandi modelli di linguaggio a mantenere la conoscenza durante il fine-tuning senza perdere prestazioni.

Uno sguardo a come i modelli di diffusione generano dati e i loro usi pratici.

Un nuovo metodo migliora la ricerca dell'architettura per i modelli di deep learning.

Un nuovo metodo migliora l'addestramento dei modelli di linguaggio sparsi riducendo al minimo la perdita di prestazioni.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento multi-task nei modelli linguistici condividendo conoscenze.

Un nuovo framework chiamato CoRa migliora le prestazioni del modello durante la quantizzazione a bassa risoluzione.

Impara metodi per ottimizzare i modelli di linguaggio grandi per migliorare le prestazioni e l'efficienza.

Eigen Attention migliora l'efficienza della memoria per i grandi modelli linguistici che elaborano testi lunghi.

La ricerca mostra come rendere i modelli di linguaggio più piccoli ed efficienti.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni dei Vision Transformers grazie a una compressione efficace dei token.

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BAM migliora l'efficienza del MoE integrando i parametri di attenzione e FFN.

Tecniche per ridurre la dimensione dei modelli per un'efficace distribuzione in ambienti a risorse limitate.

Una nuova tecnica migliora l'efficienza dei modelli di linguaggio pre-addestrati.

Usare i Transformers per migliorare i modelli a stati per una maggiore efficienza nel NLP.

Scopri strategie per migliorare l'apprendimento con pochi esempi nei grandi modelli di linguaggio visivo.

Un nuovo modo per unire modelli di machine learning basati sulle preferenze degli utenti per risultati migliori.

Un metodo per ridurre i modelli di linguaggio senza sacrificare l'efficacia tramite potatura e distillazione.

Un nuovo approccio per migliorare i modelli ad albero decisionale nell'apprendimento per rinforzo.

Presentiamo FISTAPruner, un metodo per potare i modelli di linguaggio in modo efficiente mantenendo alta la performance.

Questo articolo esplora un nuovo metodo per migliorare la fusione dei modelli di machine learning.

LLaMA3-70B ha problemi unici con la quantizzazione a 8 bit che influiscono sulle sue prestazioni.

Unisci modelli addestrati per migliorare le prestazioni e ridurre i costi.

Un approccio innovativo per comprimere modelli avanzati in modo efficiente senza perdere prestazioni.

Scopri come nuovi metodi migliorano l'weight-ensembling nel machine learning.

RoLoRA migliora l'apprendimento federato con un fine-tuning robusto e comunicazione efficiente.

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RPP migliora l'adattamento e la generalizzazione nei modelli Vision-Language usando prompt raffinati.

Un nuovo metodo migliora le prestazioni del modello garantendo al contempo la privacy nel deep learning.

ETAGE migliora le prestazioni del modello durante il test con nuovi tipi di dati.

Esaminando come la flessibilità nei modelli migliori l'accuratezza predittiva attraverso aggiustamenti dinamici.

Una nuova tecnica riduce il fabbisogno di memoria per i grandi modelli di linguaggio mantenendo le prestazioni.

Migliorare l'efficienza dei modelli nel remote sensing usando tecniche di distillazione della conoscenza.