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Essa pesquisa identifica novos otimizadores promissores para modelos de deep learning.

RLLC melhora os otimizadores tradicionais usando unidades de memória pra ter um desempenho melhor.

Um olhar sobre como o AdamW melhora o treinamento em modelos de deep learning.

Aprenda a ajustar a decaída de peso para melhorar o desempenho do modelo no AdamW.

Explorando o algoritmo de Q-learning em duas escalas de tempo no aprendizado por reforço de campo médio.

A ETHER apresenta uma maneira econômica de ajustar grandes modelos de aprendizado de máquina.

Este artigo fala sobre privacidade e preconceito em algoritmos preditivos para dados sensíveis.

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Analisando como os modelos de transformer melhoram com o tamanho e a complexidade.

Apresentando um método flexível para taxas de aprendizado que melhora o desempenho do modelo sem cronogramas pré-definidos.

Adam-mini reduz o uso de memória para treinar grandes modelos de linguagem, mantendo o desempenho.

Este artigo analisa questões relacionadas ao treinamento e à estabilidade de redes neurais.

Uma nova abordagem melhora a eficiência de aprendizado em ambientes de aprendizado por reforço.

Este estudo melhora o aprendizado por transferência otimizando as taxas de aprendizado para cada camada.

Um método pra melhorar modelos de linguagem já existentes sem precisar de um retraining caro.

Esse estudo analisa como a inicialização afeta o ajuste fino de modelos pré-treinados usando LoRA.

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Aprende como o aquecimento pode melhorar o desempenho do treinamento de modelos em deep learning.

Uma análise profunda de como o SGD otimiza o desempenho do modelo.

Analisando métodos dinâmicos pra otimizar o treinamento de modelos de machine learning.

Aprenda como o clipping de gradiente estabiliza o treinamento em modelos de machine learning.

Explore os benefícios e a dinâmica de usar Poisson SGD para treinar modelos.

Descubra como redes neurais informadas por física lidam com equações diferenciais-parciais algébricas.

Um novo método melhora a resposta da IA às preferências humanas em evolução.

Uma olhada em métodos melhorados para ajustar as taxas de aprendizado em modelos de aprendizado de máquina.

Explorando taxas de aprendizado melhores em redes neurais para computação científica.

Analisando como a estabilidade afeta a eficácia das redes neurais em dados que não foram vistos.

Um novo otimizador mostra potencial para ajustar modelos pré-treinados.

Uma olhada no funcionamento do otimizador Adam e na convergência no treinamento de IA.

Explorando a relação entre redes neurais e modelos de spin durante o treinamento.

Novos métodos estão transformando a forma como as taxas de aprendizado são gerenciadas no treinamento de modelos.

Analisando o impacto das taxas de aprendizado na performance preditiva.

Aprimorando as capacidades do Llama-3 com uma mistura de idiomas melhorada e métodos de treinamento.

AdEMAMix melhora a eficiência do treinamento equilibrando gradientes recentes e antigos.

Aprenda como os hiperparâmetros afetam o desempenho e a complexidade das redes neurais.

Taxas de aprendizado dinâmicas e super conjuntos de nível melhoram a estabilidade no treinamento de redes neurais.

Esse artigo analisa como o tempo de treinamento afeta as taxas de aprendizado em LLMs.

Explora novos métodos pra treinar modelos de machine learning maiores de forma eficaz.