Um método pra avaliar a separação de classes em conjuntos de dados sem dados rotulados.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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Um olhar sobre como a Percepção Multimodal Integrada melhora as capacidades de aprendizado de máquina.
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Um jeito de melhorar o treinamento de modelos de linguagem estimando anotações que tão faltando.
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Descubra como os modelos de deep learning mantêm o desempenho em diferentes condições do mundo real.
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Um novo método pra destilar grandes modelos de linguagem sem modelos professores.
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Estratégias eficazes para melhorar o desempenho do modelo em conjuntos de dados desbalanceados.
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Este artigo analisa como o barulho afeta o desempenho do modelo de inflexão morfológica.
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Este artigo analisa o colapso de características em aprendizado de máquina e suas implicações.
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Apresentando um método eficiente para transferir conhecimento em modelos de aprendizado de máquina.
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DiffKD melhora modelos menores filtrando o ruído de modelos maiores de professores.
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Um jeito de melhorar modelos grandes usando informações de modelos menores.
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Novos métodos de destilação de conhecimento aumentam a eficiência do treinamento de modelos.
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Uma análise profunda sobre a complexidade do modelo e seu impacto no desempenho.
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Enfrentando os desafios de rótulos incorretos em modelos de aprendizado profundo.
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Apresentando o I-STAR pra ajustar a isotropia do modelo e melhorar o processamento de linguagem.
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Analisando como diferentes métodos de codificação posicional afetam a generalização de comprimento em Transformers.
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Pesquisas mostram que os Code-LLMs superam os modelos de texto em tarefas de raciocínio causal.
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A normalização de peso melhora o treinamento e o desempenho da rede neural, mesmo com pesos maiores.
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Um novo modelo enfrenta os desafios da adaptação de domínio para aprendizado de máquina.
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Uma nova abordagem melhora o aprendizado auto-supervisionado ao focar em ampliações de dados.
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CoPrompt melhora o treinamento do modelo enquanto evita overfitting e mantém a generalização.
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Um guia pra otimizar as taxas de aprendizado e a normalização de batches em deep learning.
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Este artigo analisa como definições de tarefas eficazes melhoram o desempenho de modelos de linguagem.
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Este artigo fala sobre usar transferência de aprendizado de representação para treinar modelos de forma eficaz com dados escassos.
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Analisando o problema do colapso de recompensa em modelos de linguagem grandes e possíveis soluções.
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Explorando por que o SGD manda bem na generalização em comparação com os métodos tradicionais.
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Um novo método melhora a capacidade da IA de explicar decisões usando dados limitados.
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Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado fraco supervisionado usando técnicas de boosting inovadoras.
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Novo método melhora o aprendizado disentangled por meio de representação quantizada e regularização.
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Um novo método chamado DEAT visa melhorar a eficácia do treinamento adversarial.
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Quick-Tune facilita na hora de escolher e ajustar modelos de machine learning já treinados.
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AGRA melhora o treinamento de modelos lidando com rótulos barulhentos de forma dinâmica durante o processo de aprendizado.
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Melhorando o desempenho do modelo ao focar nas camadas de normalização durante o treinamento.
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Novo método melhora a tomada de decisão do modelo ao lidar com incertezas.
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Este estudo mostra como os LDMs representam profundidade e objetos salientes durante a geração de imagem.
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O GLoRA facilita a adaptação de grandes modelos de IA para várias tarefas de forma eficiente.
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Um novo framework integra técnicas de privacidade e robustez para um aprendizado de máquina confiável.
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AdaSelection acelera o treinamento de deep learning escolhendo os dados mais relevantes.
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Um novo método melhora o aprendizado supervisionado com técnicas de mascaramento eficazes.
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RQM melhora a privacidade no aprendizado federado mantendo a eficiência do modelo.
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