Aprenda métodos para otimizar modelos de linguagem grandes para ter um desempenho e eficiência melhores.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Aprenda como a poda ajuda a reduzir o tamanho da rede neural mantendo o desempenho.
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Pesquisas mostram como fazer modelos de fala menores e mais eficientes.
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Saiba como o CON-FOLD melhora a compreensão das decisões de aprendizado de máquina.
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Aprenda como o PQV-Mobile melhora os ViTs para aplicações móveis eficientes.
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Examinando métodos defensivos pra proteger o Aprendizado Federado de vazamentos de dados.
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Períodos críticos moldam o processamento sensorial e os circuitos neurais no cérebro.
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Uma nova técnica melhora a eficiência dos modelos de linguagem pré-treinados.
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Um método pra encolher modelos de linguagem sem perder a eficácia, usando poda e destilação.
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Descubra como a poda de modelos melhora o desempenho da IA e reduz a necessidade de recursos.
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Um método novo reduz o tamanho da rede neural sem perder desempenho.
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Um novo método usando AutoSparse pra poda eficiente de redes neurais desde o começo.
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Pesquisando designs de hardware pra otimizar CNNs pra processamento de imagem com eficiência energética.
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Um novo método melhora a segurança de DNN sem dados limpos.
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Uma abordagem inovadora para comprimir modelos avançados de forma eficiente sem perder desempenho.
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Analisando novos métodos pra melhorar a eficiência e a segurança das redes neurais.
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Aprenda como a compressão de modelos melhora a eficiência de grandes modelos de linguagem.
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Novos métodos melhoram o desempenho de redes neurais em dispositivos com recursos limitados.
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Uma nova abordagem para criar árvores de decisão para sistemas complexos sem conhecimento prévio.
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Esse artigo fala sobre as vantagens de simplificar modelos de transformer para tarefas de fala.
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Apresentando o FedFT, um jeito de melhorar a comunicação no Aprendizado Federado.
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HESSO simplifica a compressão de modelos, deixando as redes neurais mais eficientes sem perder performance.
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Uma nova abordagem acelera o processamento em modelos de linguagem grandes para um desempenho melhor.
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Explorando uma prova nova para o teorema de composição das séries B usando árvores não rotuladas.
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Sistemas personalizados melhoram o monitoramento da saúde e do comportamento com modelos ajustados.
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Analisando como os modelos SSL memorizam pontos de dados e suas implicações.
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Analisando os efeitos dos métodos de poda no desempenho e na interpretabilidade do GoogLeNet.
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Métodos inovadores buscam tornar modelos de linguagem grandes mais eficientes e fáceis de usar.
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Métodos inovadores pra melhorar redes neurais com menos poder de computação.
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MicroScopiQ melhora o desempenho dos modelos de IA enquanto consome menos energia.
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QuanCrypt-FL melhora a segurança no Aprendizado Federado usando técnicas avançadas.
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ZipNN comprime modelos de IA de forma eficiente, mantendo os detalhes essenciais intactos.
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Mantendo as conversas com IA seguras por aí com o Llama Guard.
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Um novo método melhora a eficiência no processamento de dados em aprendizado de máquina.
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