Artigos mais recentes para Ajuste fino

Analisando o impacto do conteúdo de notícias sintéticas e as dificuldades de detecção.

Analisando a memorização em modelos de conclusão de código e suas implicações de privacidade.

Esse artigo examina maneiras de melhorar as habilidades de planejamento em grandes modelos de linguagem.

Um método pra avaliar o conhecimento do modelo através do processamento interno.

O DetectBench avalia LLMs pela capacidade de detectar evidências ocultas em tarefas de raciocínio.

Um novo método pra melhorar a estabilidade e o desempenho do modelo em ambientes com poucos recursos.

Como o ajuste fino afeta a habilidade dos modelos de linguagem de lembrar fatos com precisão.

Avanços em ajustar modelos de linguagem usando técnicas inovadoras.

O RankAdaptor otimiza o fine-tuning para modelos de IA podados, melhorando o desempenho de forma eficiente.

Métodos para reduzir o uso de memória durante o ajuste fino de modelos grandes.

Este estudo apresenta um conjunto de dados e um método pra melhorar a precisão do ASR chinês usando Pinyin.

Novos métodos aprimoram as habilidades de raciocínio em modelos de linguagem pra melhorar o desempenho nas tarefas.

Um novo método melhora a forma como os modelos de linguagem se alinham com os valores humanos.

Este estudo foca em melhorar as respostas do modelo visando requisitos de comprimento específicos.

Pesquisa sobre como melhorar a transferência de conhecimento em dispositivos inteligentes com recursos limitados.

Este estudo avalia quão bem os grandes modelos de linguagem utilizam informações externas.

O dataset GTZAN-synth usa música sintética pra melhorar os sistemas de tagueamento de música.

Novo método melhora o desempenho de redes neurais spiking em tarefas de linguagem.

Novos métodos melhoram o design molecular medindo a incerteza das previsões.

Um novo sistema melhora o processamento de dados enquanto garante a privacidade do usuário e o uso eficiente dos recursos.

O HyperLoader melhora o treinamento de modelos multitarefa usando técnicas inovadoras e hipernetworks.

Pesquisas mostram como é fácil remover as funções de segurança dos modelos Llama 3.

Uma nova estrutura melhora o desempenho de modelos grandes de forma eficiente durante o ajuste fino.

CPT melhora a performance de modelos de caixa-preta sem acesso direto aos parâmetros internos.

Ajustando grandes modelos de linguagem diretamente nos smartphones enquanto protege os dados dos usuários.

Analisando métodos pra melhorar a geração de código pra linguagens de programação especializadas usando LLMs.

Novo conjunto de dados melhora o desempenho do modelo de linguagem árabe e ajuda na comunicação eficaz.

Técnicas pra reduzir a geração de linguagem prejudicial em modelos de IA.

Um método pra melhorar modelos de linguagem criando diálogos envolventes de várias rodadas.

Um novo método pra melhorar o desempenho do modelo com dados fora da distribuição.

Um novo método pra ajustar modelos de linguagem de forma eficiente com menos parâmetros.

Este estudo analisa o Mix-Training para reconhecimento de palavras-chave em condições de fala barulhenta.

CLIP-CITE melhora os modelos CLIP para tarefas específicas, mantendo a flexibilidade.

Um novo método melhora a geração de imagens usando conjuntos de dados limitados de forma eficiente.

Melhorando sistemas de reconhecimento de fala para línguas com dados online limitados.

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

Um novo método melhora modelos de NLP focando em transformações sintáticas.

Este estudo foca em reduzir o viés de gênero em modelos de linguagem de IA através de uma linguagem inclusiva.

As máquinas melhoram em responder perguntas sobre imagens com um treinamento estruturado.

Esse artigo explora a sobreparametrização e seu impacto na eficiência do treinamento de modelos.