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Um novo método otimiza modelos de fala pra melhor desempenho com menos recursos.

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Novos métodos diminuem o tamanho dos modelos enquanto mantêm o desempenho em tarefas de visão computacional.

Novas sacadas sobre o potencial das redes neurais profundas através de estimativas otimistas.

Novos métodos pra expandir modelos transformers sem perder o progresso de treinamento anterior.

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Evol-Q melhora a precisão de quantização em Transformers de Visão usando técnicas de busca evolutiva.

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Tornando os transformers de visão mais eficientes para drones e dispositivos móveis pra melhorar as tarefas visuais.

Delta-LoRA facilita o ajuste fino de grandes modelos de linguagem com melhor desempenho e menos uso de recursos.

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Uma nova abordagem melhora o desempenho do modelo de linguagem através da arredondagem otimizada de pesos.

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Novo método melhora modelos Transformer reduzindo o uso de computação e memória.

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Uma nova abordagem simplifica o design de modelos para dispositivos com poder de computação limitado.

Melhorando o NAS Zero-Shot usando correção de viés pra um desempenho melhor do modelo.

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GRANDE usa gradiente descendente pra melhorar o aprendizado a partir de dados tabulares.

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Melhorando a adaptabilidade do modelo de linguagem através da recuperação seletiva de exemplos.

Um novo método melhora a eficiência da seleção de características em modelos de aprendizado de máquina.