Artigos mais recentes para Otimização de Modelo

WGQA melhora a eficiência dos modelos de linguagem enquanto reduz a necessidade de memória.

O LIAR oferece uma nova maneira de podar modelos sem precisar retrainar, melhorando a eficiência e o desempenho.

Novo framework melhora a destilação de conhecimento focando em amostras difíceis.

DDK melhora a destilação de conhecimento, deixando modelos de linguagem menores mais eficientes.

SINDER melhora os Transformers de Visão resolvendo defeitos na análise de imagens.

Um novo framework melhora a eficiência dos modelos de difusão sem perder a qualidade da imagem.

Um novo método melhora a precisão na quantização de Transformers de Visão sem os dados originais.

O MoFO ajuda modelos de linguagem grandes a manter conhecimento durante o ajuste fino sem perder desempenho.

Um olhar sobre como os modelos de difusão geram dados e suas aplicações práticas.

Um novo método melhora a busca por arquitetura em modelos de deep learning.

Um novo método melhora o treinamento de modelos de linguagem esparsos enquanto minimiza a perda de desempenho.

Um novo método melhora o aprendizado multifuncional em modelos de linguagem ao compartilhar conhecimento.

Um novo framework chamado CoRa melhora o desempenho do modelo durante a quantização de baixa bit.

Aprenda métodos para otimizar modelos de linguagem grandes para ter um desempenho e eficiência melhores.

A Eigen Attention melhora a eficiência de memória para modelos de linguagem grandes processando textos longos.

Pesquisas mostram como fazer modelos de fala menores e mais eficientes.

Um novo método melhora o desempenho dos Transformers de Visão através de uma compressão eficaz de tokens.

Aprenda como o PQV-Mobile melhora os ViTs para aplicações móveis eficientes.

BAM melhora a eficiência do MoE ao integrar parâmetros de atenção e FFN.

Técnicas pra reduzir o tamanho do modelo pra uma implantação eficaz em ambientes com recursos limitados.

Uma nova técnica melhora a eficiência dos modelos de linguagem pré-treinados.

Usando Transformers pra melhorar Modelos de Estado-Espaço e ter mais eficiência em PNL.

Descubra estratégias pra melhorar o aprendizado de poucos exemplos em grandes modelos de linguagem visual.

Uma nova abordagem pra juntar modelos de machine learning com base nas preferências dos usuários pra ter resultados melhores.

Um método pra encolher modelos de linguagem sem perder a eficácia, usando poda e destilação.

Uma nova abordagem pra melhorar modelos de árvore de decisão em aprendizado por reforço.

Apresentando o FISTAPruner, um método pra podar modelos de linguagem de forma eficiente sem perder o desempenho.

Este artigo explora um novo método para uma melhor combinação de modelos de aprendizado de máquina.

O LLaMA3-70B enfrenta uns problemas únicos com a quantização de 8 bits que afetam seu desempenho.

Combine modelos treinados pra melhorar a performance e reduzir custos.

Uma abordagem inovadora para comprimir modelos avançados de forma eficiente sem perder desempenho.

Aprenda como novos métodos melhoram o peso-ensembling em machine learning.

RoLoRA melhora o aprendizado federado com ajuste fino robusto e comunicação eficiente.

Esse artigo fala sobre as vantagens de simplificar modelos de transformer para tarefas de fala.

RPP melhora o ajuste e a generalização em Modelos de Visão-Linguagem usando prompts refinados.

Um novo método melhora o desempenho do modelo enquanto garante a privacidade no deep learning.

ETAGE melhora o desempenho do modelo durante os testes com novos tipos de dados.

Analisando como a flexibilidade nos modelos melhora a precisão das previsões através de ajustes dinâmicos.

Uma nova técnica reduz a necessidade de memória para modelos de linguagem grandes, mantendo o desempenho.

Melhorando a eficiência dos modelos em sensoriamento remoto através de técnicas de destilação de conhecimento.