Uma abordagem inovadora para comprimir modelos avançados de forma eficiente sem perder desempenho.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Uma abordagem inovadora para comprimir modelos avançados de forma eficiente sem perder desempenho.
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Aprenda como novos métodos melhoram o peso-ensembling em machine learning.
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RoLoRA melhora o aprendizado federado com ajuste fino robusto e comunicação eficiente.
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Esse artigo fala sobre as vantagens de simplificar modelos de transformer para tarefas de fala.
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RPP melhora o ajuste e a generalização em Modelos de Visão-Linguagem usando prompts refinados.
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Um novo método melhora o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade no deep learning.
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ETAGE melhora o desempenho do modelo durante os testes com novos tipos de dados.
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Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.
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Uma nova técnica reduz a necessidade de memória para modelos de linguagem grandes, mantendo o desempenho.
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Melhorando a eficiência dos modelos em sensoriamento remoto através de técnicas de destilação de conhecimento.
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Um novo método acelera modelos de difusão enquanto mantém a qualidade da imagem.
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Um novo método melhora o desempenho do Flash Attention para máscaras de atenção esparsas.
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Uma olhada em como usar ajustes menores para grandes modelos pré-treinados.
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Esse framework melhora o desempenho do modelo ao lidar com dados de aumento de baixa qualidade.
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Novos métodos otimizam a quantização de modelos de linguagem grandes, melhorando a eficiência e a precisão.
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Uma nova abordagem pra lidar com problemas de memória em aprendizado de máquina.
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Este estudo analisa como os Transformers conseguem memorizar dados em vários contextos.
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Um novo método melhora a eficiência do modelo enquanto diminui o tamanho.
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Um framework que junta diferentes tipos de conhecimento pra melhorar o desempenho do modelo.
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Um novo método pra acelerar a saída do modelo de difusão sem perder qualidade.
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A LinChain oferece um jeito novo de ajustar modelos de linguagem grandes de forma eficiente.
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Descubra como a CleaR melhora o desempenho da IA filtrando dados ruins.
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Um novo método melhora a eficiência de modelos de computador sem perder desempenho.
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Novas estratégias melhoram a eficiência e a eficácia dos autoencoders esparsos na aprendizagem de características.
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Descubra o impacto do PolyCom nas redes neurais e no desempenho delas.
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Uma olhada mais de perto em como a atenção causal molda os modelos de linguagem de IA.
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Descubra métodos para diminuir redes neurais para dispositivos menores sem perder desempenho.
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Explorando a esparsidade de ativação pra melhorar a eficiência de modelos de linguagem.
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Técnicas de compressão de modelo permitem que modelos pesados rodem de boa em dispositivos menores.
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Entendendo a eficiência do Mamba e o método ProDiaL para ajuste fino.
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Saiba como a poda de camadas melhora a eficiência e o desempenho do modelo.
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Pesquisas mostram como comprimir modelos de difusão sem perder qualidade.
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Descubra como o Task Switch e o Auto-Switch otimizam o multitasking em modelos de IA.
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Novos métodos melhoram a fusão de modelos enquanto diminuem a interferência das tarefas.
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Transforme modelos descartados em novas soluções poderosas através da fusão de modelos.
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IA mais esperta para dispositivos menores através de técnicas de quantização de modelo.
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Aprenda como modelos de IA leves conseguem reter conhecimento de forma eficiente.
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Técnicas de poda inovadoras tornam os modelos de IA mais eficientes e eficazes.
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Saiba como Mixture-of-Experts melhora modelos de recuperação para um desempenho melhor.
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Um novo método chamado SHIP melhora as tarefas de imagem da IA de forma eficiente.
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