Um novo método melhora o alinhamento de modelos de linguagem usando várias referências.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Nova técnica de poda de camadas melhora a eficiência e a precisão do modelo.
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Um novo método melhora o ajuste fino de modelos de linguagem grandes pra uma eficiência melhor.
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Esse artigo fala sobre Conjuntos Online de Expansões de Base pra melhorar o aprendizado de máquina.
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O FedMR enfrenta desafios no aprendizado federado com dados de classes parciais, melhorando o desempenho do modelo.
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A ETHER apresenta uma maneira econômica de ajustar grandes modelos de aprendizado de máquina.
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Um novo método melhora modelos de deep learning eficientes através da ortogonalidade exata.
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Novos métodos melhoram o desempenho da tarefa principal usando dados auxiliares sem custos extras de computação.
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Esse artigo analisa o papel da normalização em camadas na melhoria da classificação de redes neurais.
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Um novo framework melhora os métodos de poda para modelos de linguagem grandes sem precisar de re-treinamento.
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Analisando o efeito de saturação na Regressão por Kernel Ridge e suas implicações para previsões.
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O método VTrans reduz significativamente o tamanho dos modelos de transformador sem sacrificar a performance.
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Estudo revela técnicas eficazes pra melhorar modelos de linguagem grandes multimodais.
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Novos modelos adaptáveis podem atender a diversas necessidades sem precisar de retraining.
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Uma estrutura pra melhorar as previsões e as medidas de incerteza da Regressão de Processo Gaussiano.
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Novos métodos melhoram modelos de aprendizado de máquina em diversos ambientes.
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Pesquisa apresenta técnicas para melhorar a eficiência na utilização de adaptadores LoRA.
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A SHiRA melhora a eficiência na troca de modelos em IA sem perder conceitos importantes.
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PruningBench oferece um jeito padronizado de avaliar métodos de poda, melhorando a eficiência do modelo em aprendizado de máquina.
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Analisando o comportamento de atenção estranho em modelos Transformer.
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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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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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