Difan Zou

研究は動的グラフにおけるトレーニング効率の向上に焦点を当てている。

動的グラフ環境での機械学習を強化する方法を探る。

この研究は、プレコンディショニングがリッジ回帰よりもSGDのパフォーマンスをどう向上させるかを調べてるよ。

この研究はトランスフォーマーの深さが学習タスクにどう影響するかを調べてるよ。

新しいフレームワークが大規模言語モデルの旅行計画を強化する。

トレーニングデータの小さなエラーがAI生成コンテンツをどう向上させるかを調査中。

自己評価を活用して大規模言語モデルを導く革新的なアプローチ。

この研究は、トランスフォーマーが回帰タスクでマルチヘッドアテンションを通じてどのように学習するかを調べているよ。

スパースレート削減がトランスフォーマーモデルの性能に与える影響を調査中。

パラレル生成が画像と動画の制作をどう変えるかを発見しよう。