Artigos mais recentes para Ajuste fino

Uma olhada em como o IRL melhora o desempenho e a diversidade dos modelos de linguagem.

Novos métodos melhoram a precisão e a eficiência da tradução para várias línguas.

Um novo método melhora a eficiência do ajuste fino de modelos de linguagem.

Explorando novos métodos para melhorar previsões de séries temporais usando perda de Wasserstein.

Analisando como o ajuste fino afeta a segurança em modelos de linguagem em várias tarefas.

Transformers melhoram a precisão da classificação do Transtorno do Espectro Autista por meio de uma análise avançada de imagens cerebrais.

A pesquisa foca em melhorar a capacidade dos modelos de linguagem de entender textos mais longos.

Novo método MEOW enfrenta a tarefa de desaprender dados sensíveis em LLMs sem perder desempenho.

Os modelos de IA podem revolucionar a extração de dados clínicos, reduzindo custos e melhorando a precisão.

Um novo método melhora modelos pequenos para responder perguntas de telecomunicações.

Este estudo tem o objetivo de melhorar os modelos de geração de imagem, reduzindo características anormais.

Pesquisas mostram que é promissor detectar doenças usando modelos de linguagem menores e rótulos sintéticos.

Melhorando a precisão da tradução de linguagem natural para lógica de primeira ordem.

Estudo melhora a precisão no reconhecimento de gestos de mão usando dados de ultrassom.

Modelos de IA melhoram a compreensão das variantes genéticas para a saúde.

Um novo método melhora a avaliação de texto usando probabilidades suaves pra ter mais precisão.

Avaliando VLMs em tarefas espaciais usando texto visual e confuso.

Apresentando o CLIPFit, um método pra afinar de forma eficiente Modelos de Visão-Linguagem.

Explorando o uso de dados sintéticos pra melhorar o DRL em aplicações do mundo real.

CRAFT combina RAFT e LoRA para um questionamento eficiente em ambientes com poucos recursos.

P4Q combina ajuste fino e quantização pra uma performance eficiente de modelos de linguagem visual.

Analisando o papel dos livros de gramática na tradução de línguas de baixo recurso.

Pesquisas mostram insights mais profundos sobre as disparidades salariais usando modelos avançados.

Analisando como os modelos SSL memorizam pontos de dados e suas implicações.

Analisando como os dados de treinamento impactam as saídas do modelo de linguagem e as medidas de segurança.

Um novo método oferece estimativas rápidas de desempenho para ajustar modelos de linguagem.

Explorando maneiras de melhorar modelos multimodais na hora de entender perguntas visuais.

Um novo método ajuda robôs a aprenderem a trabalhar em equipe com o apoio humano.

Esse método melhora a confiabilidade das pontuações de confiança dos modelos de linguagem.

Um novo método pra acelerar a saída do modelo de difusão sem perder qualidade.

Um método novo para treinar agentes a se adaptarem a várias tarefas usando experiências diversas.

Esse artigo fala sobre as vantagens de usar o PT-PEFT para modelos de aprendizado de máquina inteligentes.

Um olhar sobre os ataques de inferência de membros e sua relevância na privacidade dos dados.

Novos métodos visam amostras rotuladas incorretamente pra melhorar a justiça do modelo.

Aprenda como o treinamento seletivo pode melhorar a eficiência e adaptabilidade do aprendizado dos robôs.

Descubra como pequenas mudanças podem enganar chatbots e provocar respostas inesperadas.

Descubra uma nova estrutura que melhora a eficiência do aprendizado multitarefa e reduz custos.

Um novo método para seleção eficiente de dados no ajuste fino de IA.

Avaliando o papel de modelos multilíngues em apoiar estudantes bilíngues.

Esse artigo explora como modelos de linguagem melhoram as recomendações de música com base nas preferências dos usuários.