Samet Oymak

未知のシステムで出力を予測するためにトランスフォーマーがどどう適応するかを探る。

トランスフォーマーがどうやってアテンション層を使って言語処理を向上させてるかを見てみよう。

Mambaの機能とトランスフォーマーとのハイブリッドモデルを調べる。

CAPを導入して機械学習モデルの公平性と効率性を向上させるよ。

新しい方法が、クライアントの違いに対処することでフェデレーテッドラーニングを強化するんだ。

TREACLEは、予算と時間の制限内で最高の言語モデルを選ぶのを手伝ってくれるんだ。

言語処理モデルにおける自己注意メカニズムを詳しく見る。

研究がいろんなモデルアーキテクチャにおけるコンテキスト学習のパフォーマンスに関する洞察を明らかにした。

選択的な自己注意は、重要な情報に焦点を当てることで言語理解を向上させる。