Samet Oymak

Explorando como os transformers se ajustam pra prever resultados em sistemas desconhecidos.

Uma olhada em como os transformers usam camadas de atenção pra melhorar o processamento de linguagem.

Analisando as capacidades da Mamba e seu modelo híbrido com Transformers.

Apresentando o CAP pra melhorar a justiça e a eficiência nos modelos de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora o aprendizado federado ao lidar com as diferenças entre os clientes.

O TREACLE ajuda os usuários a escolher os melhores modelos de linguagem dentro do orçamento e dos prazos.

Uma olhada mais de perto nos mecanismos de autoatenção em modelos de processamento de linguagem.

Estudo revela insights sobre o desempenho de aprendizado em contexto em várias arquiteturas de modelo.

A autoatenção seletiva melhora a compreensão de linguagem ao focar nas informações chave.