モデルのトレーニング に関する最新の記事

モデルの再プログラミングが、面倒な調整なしで機械学習をどんなふうに強化するかを学ぼう。

ラベルスムージングは精度を高めるけど、選択的分類の信頼性には影響するかも。

この記事では、ソフトクラスタリング技術を使って確率回路を強化する新しい方法について話してるよ。

AIモデルのバイアスを減らして予測を改善する新しいアプローチ。

新しい方法が半教師あり学習における予測精度とキャリブレーションを向上させる。

ディープラーニングモデルのトレーニング効率を改善する新しい方法。

次トークン予測のバイアスを調べて、そのモデルパフォーマンスへの影響を見てみる。

TransFusionは、構造化された注意と効果的なデータ処理で対比学習を改善する。

GOLDは、小さな言語モデル向けの多様なトレーニングデータを生成するためのフレームワークを提供しているよ。

新しい方法は勾配情報に注目することでOOD検出を強化する。

この記事は、広範なラベル付きデータなしで基盤モデルのパフォーマンスを推定する方法について話してるよ。

無害なデータが言語モデルで意図せず有害な出力を生むことを探る。

知識蒸留で学生モデルを強化する方法を探る。

ラベル付きデータが少ないときの学習を強化する新しいアプローチ。

新しいデータセットがLLMの複雑な指示に従う能力を向上させた。

この研究は、バッチサイズがスピーチモデルのパフォーマンスとトレーニングにどんな影響を与えるかを見てるよ。

この記事では、トレーニングデータがマルチモーダルシステムのモデル性能にどのように影響するかを探ります。

グラフニューラルネットワークの不確実性に対処するための効果的な戦略は、信頼性を高める。

新しいタスクのトレーニング中に機械学習モデルの知識保持を改善する方法。

異なるデータセットにモデルをうまく適応させる方法を学ぼう。

インダクションヘッドはAI言語モデルの適応学習を促進する。

自己教師あり学習を使ってデータセットを効率的に圧縮する新しい方法。

効果的なバックボーントレーニング技術を通じて、少数ショット学習を強化する研究。

仮想ノードを使って分散学習システムのデータプライバシーを守る方法。

研究によると、CLIPは画像認識で疑わしい特徴に依存しているらしい。

データプライバシーを守りながらモデルを微調整する新しい方法。

Q-tuningは言語モデルの学習を強化して、新しいタスクと保持した知識のバランスをとるんだ。

モデルの精度を向上させつつ、データプライバシーを確保するためのファインチューニング手法を探ってる。

COMETは、AIが効率的に学習し適応するための新しいモデルを紹介しています。

多様なデータからAIモデルが真の因果関係をどう学ぶかを探る。

IMWAはクラス不均衡学習タスクにおけるモデルの性能を効率的に向上させるよ。

新しいモジュールQASEは、機械読解タスクの精度を向上させるよ。

新しいフレームワークが、元のデータなしで事前学習済みモデルからの学習を強化するよ。

新しいデータセットがマルチイメージタスクのモデル性能を向上させる。

この方法は、オープンな未ラベルのデータセットを使って言語モデルのファインチューニングを強化する。

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。

合成データトレーニングにおける精度問題の原因を探って、改善の可能性を考えてみる。

データラベルの間違いがあってもモデル学習を改善する方法。

新しい方法が複雑なモデルのトレーニングを速くする。

XDomainMixはドメイン一般化における特徴の多様性を高めることでモデルのパフォーマンスを向上させる。