知識蒸留 に関する最新の記事

ラベルのないデータでカテゴリを認識しつつ、古い分類を保つ新しいアプローチ。

研究は、知識蒸留とエキスパートの混合を使った効率的な多言語モデルに焦点を当ててるよ。

新しいフレームワークが不完全な患者記録からの診断予測の精度を向上させる。

研究は、より大きなモデルからの知識を使って、小さなMLLMを改善することに焦点を当てている。

Theiaは複数のモデルからのインサイトを使ってロボット学習を改善する。

精度を犠牲にせずにスピーカーダイアライゼーションを高速化する方法。

JaColBERTv2.5は、少ないデータで日本語の検索性能を向上させるよ。

モデルが脳信号を使って視線予測の精度を効率的に向上させる。

新しい方法が、パフォーマンスの損失を最小限に抑えつつ、スパース言語モデルのトレーニングを強化する。

Gemma 2は、言語タスクにおいてコンパクトなサイズで高性能を発揮するよ。

新しいフレームワークが、ラベル付き画像を少なくして医療画像のセグメンテーションを改善するよ。

新しい方法が薬の反応予測を改善して、より良い癌治療の選択肢を提供する。

大規模言語モデルを最適化して、パフォーマンスと効率を向上させる方法を学ぼう。

最小限のトレーニングで言語モデルを効率的に変換するMoEfierを紹介するよ。

クラス増分学習が著作権帰属システムをどう改善するかを学ぼう。

リソースが限られた環境で効果的に展開するためのモデルサイズを小さくするテクニック。

LimitIRSTDコンペは、小さな赤外線ターゲットを効果的に検出する限界を押し広げてるよ。

CLIP-CIDは、視覚と言語のモデルでデータ効率を向上させるよ。

新しい方法でイベントカメラが見えない物体を効果的に識別できるようになった。

トランスフォーマーを使って、NLPの効率を上げるために状態空間モデルを強化する。

AIアプリ用の偏りのない合成データを生成する新しい方法。

LLMを効率的にファインチューニングする方法を探ったり、環境問題に取り組んだりしてるよ。

この記事では、トリガーなしでニューラルネットワークを操作する方法について話してるよ。

ナレッジ・ディスティレーションが推薦システムのスピードと効率をどう高めるかを見てみよう。

新しいメソッドMedDetは、先進的な技術を使って頸椎椎間板ヘルニアを検出する効率を向上させるよ。

パフォーマンスを保ちながら言語モデルを効率化する新しい方法。

研究によると、安いモデルの方が推論タスクのトレーニングデータをうまく生成するかもしれないって。

情報検索での様々なランキング手法の使用を簡単にするPythonライブラリ。

パフォーマンスを落とさずに高性能モデルを効率的に圧縮する革新的なアプローチ。

画像圧縮の新しい手法が効率と品質を向上させてるよ。

モデル圧縮が大規模言語モデルの効率をどう改善するかを学ぼう。

新しい方法がリソースが限られたデバイスでのニューラルネットワークのパフォーマンスを向上させる。

この記事では、音声タスクのためにトランスフォーマーモデルを簡素化することの利点について話してるよ。

RPPは、洗練されたプロンプトを使って、ビジョン・ランゲージモデルのフィッティングと一般化を改善するよ。

新しい方法は、クラスバイアスと知識保持に対処することで機械学習を改善する。

新しい方法が脳腫瘍の診断を改善しつつ、患者のプライバシーを守る。

新しい方法がプライバシーを向上させつつ、フェデレーテッドラーニングにおけるモデルのパフォーマンスを強化する。

小さいモデルはAIでユニークな利点を提供して、大きいモデルを効率的に補完するよ。

機械学習における特権情報の役割と効果を調べる。

KRDistillは、データの不均衡問題に対処することで、知識蒸留を強化する。