Analisando o comportamento de atenção estranho em modelos Transformer.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Analisando o comportamento de atenção estranho em modelos Transformer.
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A fusão de modelos junta diferentes modelos de IA pra melhorar o desempenho em várias tarefas.
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Descubra como algoritmos genéticos podem aprimorar a busca por hiperparâmetros em modelos de machine learning.
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Uma nova estrutura melhora o desempenho de modelos grandes de forma eficiente durante o ajuste fino.
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CPT melhora a performance de modelos de caixa-preta sem acesso direto aos parâmetros internos.
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M IST melhora a interação entre modelos visuais e de linguagem pra um desempenho melhor.
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Aprenda como o tamanho do passo afeta o gradiente descendente na regressão logística.
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Um novo método melhora a precisão e a eficiência do modelo em ambientes de dados que mudam.
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A ISQuant oferece uma nova abordagem para quantização visando um deployment de modelo mais eficiente.
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Descubra como a quantização dinâmica adaptativa melhora os modelos VQ-VAE para uma representação de dados mais maneira.
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Um método pra aumentar a eficiência do modelo em aprendizado de máquina com estratégias de poda eficazes.
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Novo framework melhora a eficiência dos Vision Transformers mantendo a precisão.
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Um método novo melhora a classificação de imagens usando análise de dados topológicos e destilação de conhecimento.
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Novos métodos melhoram o aprendizado contínuo e a adaptabilidade de grandes modelos pré-treinados.
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Um novo método pra melhorar modelos pré-treinados usando ajuste fino seletivo.
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Uma arquitetura de modelo flexível que melhora a eficiência e o desempenho do Transformer.
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Novos métodos reduzem o uso de memória sem perder desempenho em LLMs.
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Um novo método pra selecionar aumentações de dados melhora o desempenho do modelo em tarefas de séries temporais.
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Introduzindo um novo método pra melhorar a eficiência em modelos de linguagem grandes através de poda.
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Analisando métodos dinâmicos pra otimizar o treinamento de modelos de machine learning.
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LeanQuant melhora o tamanho e a qualidade do modelo através de técnicas avançadas de quantização.
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WGQA melhora a eficiência dos modelos de linguagem enquanto reduz a necessidade de memória.
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O LIAR oferece uma nova maneira de podar modelos sem precisar retrainar, melhorando a eficiência e o desempenho.
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Novo framework melhora a destilação de conhecimento focando em amostras difíceis.
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DDK melhora a destilação de conhecimento, deixando modelos de linguagem menores mais eficientes.
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SINDER melhora os Transformers de Visão resolvendo defeitos na análise de imagens.
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Um novo framework melhora a eficiência dos modelos de difusão sem perder a qualidade da imagem.
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Um novo método melhora a precisão na quantização de Transformers de Visão sem os dados originais.
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O MoFO ajuda modelos de linguagem grandes a manter conhecimento durante o ajuste fino sem perder desempenho.
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Um olhar sobre como os modelos de difusão geram dados e suas aplicações práticas.
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Um novo método melhora a busca por arquitetura em modelos de deep learning.
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Um novo método melhora o treinamento de modelos de linguagem esparsos enquanto minimiza a perda de desempenho.
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Um novo método melhora o aprendizado multifuncional em modelos de linguagem ao compartilhar conhecimento.
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Um novo framework chamado CoRa melhora o desempenho do modelo durante a quantização de baixa bit.
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Aprenda métodos para otimizar modelos de linguagem grandes para ter um desempenho e eficiência melhores.
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A Eigen Attention melhora a eficiência de memória para modelos de linguagem grandes processando textos longos.
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Pesquisas mostram como fazer modelos de fala menores e mais eficientes.
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Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão através de uma compressão eficaz de tokens.
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Aprenda como o PQV-Mobile melhora os ViTs para aplicações móveis eficientes.
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BAM melhora a eficiência do MoE ao integrar parâmetros de atenção e FFN.
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