Frank Hutter

Mambaが人工知能アプリケーションの文脈内学習をどう変えるか発見してみて。

新しい方法が転移学習を強化して、事前学習モデルからの重み生成を改善する。

新しい方法が複数の目標にわたる神経アーキテクチャデザインを効率化する。

GRAFはニューラルネットワークのパフォーマンス予測を強化して、効率と解釈性を向上させるよ。

この記事では、機械学習におけるモデル選択の効率を向上させるための早期停止について話してるよ。

AutoMLがどうやって多様なユーザーのニーズに応えるかを見てみよう。

FairPFNは、機械学習の予測における公正さを促進するためにトランスフォーマーを利用してるよ。

新しい方法がハイパーパラメータ最適化の結果分析を強化する。

新しい方法がディープラーニングモデルの活性化関数の検索を改善する。

タンパク質コーディングを超えてRNAがタンパク質とどう関わるかを明らかにする。

改善された適応性のための合成データを利用した世界モデルへの新しいアプローチ。

ARLBenchは、効率的なベンチマークツールを使って強化学習のハイパーパラメータ調整を簡単にするよ。

小さいモデルを使って大きい言語モデルのトレーニングを速くする。