Zhao Song

Novas técnicas visam acelerar drasticamente o desempenho das Máquinas de Vetores de Suporte.

Explorando o impacto do softmax no treinamento de grandes modelos de linguagem e os avanços recentes.

Uma nova abordagem quântica acelera os cálculos de atenção em modelos de linguagem.

Este artigo aborda o problema da regressão com núcleo de atenção e apresenta soluções eficientes.

Uma olhada mais de perto na regressão softmax-ReLU e seu impacto em modelos de linguagem.

Um olhar sobre a distância de Mahalanobis e abordagens inovadoras para análise de dados.

Um método pra equilibrar recompensas e recursos usando bandidos contextuais agrupados.

Explorando a ascensão dos modelos de linguagem descentralizados e suas vantagens em relação aos sistemas centralizados.

Métodos inovadores reduzem o uso de memória em programação semidefinida para dados em streaming.

Um olhar sobre a relação entre Redes Neurais Gráficas e o Kernel Tangente Gráfico Neurais.

Descubra como a atenção molda modelos de linguagem e suas aplicações na tecnologia.

Essa pesquisa examina a eficiência do cálculo reverso no treinamento de modelos de linguagem.

Analisando a capacidade dos LLMs de resolver problemas matemáticos, principalmente aritmética modular.

Descubra como a atenção esparsa melhora o processamento em modelos de linguagem.

Explorando métodos para recuperar parâmetros do modelo a partir de escores de alavancagem na análise de regressão.

Explorando a importância do softmax no desempenho e nas aplicações de redes neurais.

Um novo método melhora os mecanismos de atenção em modelos de linguagem pra ter um desempenho melhor.

Explorando os fundamentos e aplicações dos modelos de difusão em várias áreas.

Explorando a atenção tensorial e seu impacto no processamento de dados em modelos de IA.

Avanços em ajustar modelos de linguagem usando técnicas inovadoras.

Explora as vantagens e aplicações da Adaptação de Baixo Rango em modelos de IA.

Analisando privacidade diferencial e regressão NTK pra proteger dados dos usuários em IA.

Explorando privacidade diferencial pra proteger informações sensíveis em aplicações de IA.

Esse artigo analisa as capacidades e os limites dos transformadores de difusão latente.

Um novo método melhora o cálculo do elipsoide de John enquanto protege dados sensíveis.

Explore a importância dos scores de alavancagem na análise de dados e privacidade.

SparseGPT melhora a velocidade e a eficiência de grandes modelos de linguagem através da poda de parâmetros.

Uma nova abordagem melhora os cálculos de gradiente, aumentando a eficiência dos transformers em machine learning.

Novos algoritmos misturam computação quântica e métodos clássicos pra acelerar cálculos.

Saiba como a privacidade diferencial melhora a análise de dados enquanto protege as informações pessoais.

Modelos de 1-bit mostram um grande potencial em eficiência e desempenho de machine learning.

Explorando as capacidades e desafios da tecnologia Transformer em entender a linguagem.

Saiba como distâncias de string podem ajudar na privacidade na análise de dados sensíveis.

Uma olhada mais de perto em como as MHNs podem melhorar o aprendizado de máquina.

Uma olhada nos modelos Mamba e de espaço de estado nas capacidades de IA.

Explorando métodos pra aprendizado de máquina justo através de aproximação de baixa classificação e seleção de subconjuntos.

LazyDiT oferece um jeito mais esperto de criar imagens mais rápido sem perder qualidade.

Técnicas de poda inovadoras tornam os modelos de IA mais eficientes e eficazes.

Grams traz uma nova visão sobre otimização para modelos de aprendizado de máquina.

Descubra como a atenção tensorial transforma o processamento de linguagem da IA.

Novos métodos melhoram a atenção RoPE, acelerando significativamente os cálculos de IA.