モデル最適化 に関する最新の記事

WGQAは言語モデルの効率を高めつつ、メモリの必要量を減らすんだ。

LIARは再トレーニングなしでモデルをプルーニングする新しい方法を提供し、効率とパフォーマンスを向上させるんだ。

新しいフレームワークは、難しいサンプルに焦点を当てることで知識蒸留を改善する。

DDKは知識蒸留を強化して、小さな言語モデルをより効率的にするよ。

SINDERは画像解析の欠陥に対処して、ビジョントランスフォーマーを強化する。

新しいフレームワークが拡散モデルの効率を高めつつ、画像の品質を保つんだ。

新しい方法が、元のデータなしでビジョントランスフォーマーの量子化精度を向上させる。

MoFOは、大規模言語モデルがファインチューニング中に知識を保持しつつ、パフォーマンスを失わないように助けるよ。

拡散モデルがデータを生成する仕組みとその実用的な使い方を見てみよう。

新しい方法がディープラーニングモデルのアーキテクチャ探索を強化する。

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。

新しい手法が言語モデルのマルチタスク学習を知識の共有によって改善するんだ。

CoRaっていう新しいフレームワークが、ロービット量子化のときにモデルのパフォーマンスを改善するんだ。

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。

Eigen Attentionは、大きな言語モデルが長いテキストを処理する際のメモリ効率を改善する。

研究がスピーチモデルをもっと小さくて効率的にする方法を明らかにした。

新しい方法で、効果的なトークン圧縮を通じてビジョントランスフォーマーのパフォーマンスが向上する。

PQV-MobileがViTsを強化して、効率的なモバイルアプリケーションを実現する方法を学ぼう。

BAMは、アテンションとFFNパラメータを統合することでMoEの効率を向上させるよ。

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。

新しい技術が事前学習済み言語モデルの効率を向上させる。

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。

少ないサンプル学習を大規模な視覚言語モデルで強化する戦略を見つけよう。

ユーザーの好みに基づいて機械学習モデルを統合する新しいアプローチで、より良い結果を得る。

効果を損なうことなくプルーニングとディスティレーションを使って言語モデルを縮小する方法。

強化学習における決定木モデルを強化する新しいアプローチ。

FISTAPrunerを紹介するよ。これは言語モデルを効率的にプルーニングしながら、パフォーマンスも高く保つ方法なんだ。

この記事では、機械学習モデルをより良く統合するための新しい方法について探ります。

LLaMA3-70Bは、8ビット量子化によるパフォーマンスに独自の問題を抱えてる。

トレーニングしたモデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させてコストを削減しよう。

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。

新しい手法が機械学習における重みのアンサンブルをどう強化するかを学ぼう。

RoLoRAは、堅牢なファインチューニングと効率的なコミュニケーションでフェデレーテッドラーニングを強化します。

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。

新しい方法が、深層学習でプライバシーを守りながらモデルの性能を向上させる。

ETAGEは、新しいデータタイプを使ってテスト中のモデルのパフォーマンスを向上させる。

モデルの柔軟性がダイナミックな調整を通じて予測精度をどんだけ高めるかを調べてる。

新しい技術が、大規模言語モデルのメモリ必要量を減らしつつ、パフォーマンスを維持する。

知識蒸留技術を使ってリモートセンシングのモデル効率を向上させる。