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Apresentando uma abordagem auto-supervisionada pra treinar modelos bi-encoder de forma eficiente.

Estudo revela possíveis vazamentos de informações pessoais por VLMs.

Um novo método melhora a seleção de exemplos para um aprendizado de modelo melhor.

Uma nova abordagem melhora a destilação de conjuntos de dados ao priorizar o alinhamento na extração de dados e na incorporação.

Um olhar detalhado sobre treinamento e dinâmicas em aprendizado de máquina.

Um novo método aumenta a eficiência e o desempenho de modelos de linguagem multimodal grandes.

O SWIFT facilita o treinamento de modelos de linguagem e modelos multimodais para os desenvolvedores.

CROME torna os modelos multimodais mais fáceis de usar com menos treino necessário.

O ELM mostra que modelos de linguagem menores e específicos para o contexto são eficazes na educação.

Analisando como o pré-treinamento e o ajuste fino impactam o desempenho do modelo de linguagem.

Aprenda como a amostragem importante melhora a eficiência e a precisão do treinamento de modelos.

Essa pesquisa mostra como modelos simples aprendem através de estruturas e técnicas de treinamento.

PENME melhora as atualizações do modelo de linguagem, lidando com viés lexical e eficiência computacional.

Uma olhada no framework DLPM para modelagem de dados e redução de ruído.

Novos métodos melhoram como os modelos de linguagem esquecem conhecimento indesejado.

CluMo ajuda modelos a aprenderem continuamente em Perguntas e Respostas Visuais sem esquecer o que já aprenderam.

Um novo método melhora a confiança nas previsões de aprendizado de máquina.

Aprenda como a destilação de dataset melhora a eficiência do treinamento de modelos.

Variáveis de controle melhoram a estabilidade e eficiência do modelo ao reduzir a variância durante o treinamento.

Novos métodos estão transformando a forma como as taxas de aprendizado são gerenciadas no treinamento de modelos.

Uma olhada na separação em micro-lotes e seus benefícios para o treinamento de modelos.

Um novo método pra aumentar a robustez do modelo contra ataques adversariais.

Explorando como modelos de linguagem grandes aprendem com exemplos em vários contextos.

Explorando como o aprendizado multitarefa afeta o desempenho e a generalização do modelo.

Uma nova abordagem simplifica a segurança e a utilidade no treinamento de modelos de linguagem.

Um novo método facilita a adaptação de modelos de linguagem às preferências humanas.

Um olhar sobre como o aprendizado por transferência impacta o desempenho do modelo através das leis de escalonamento.

Explorando os desafios do Aprendizado Multi-Tarefa e Contínuo em machine learning.

Este estudo melhora a classificação de séries temporais usando técnicas de suavização de rótulos suaves de representação.

CoRA melhora a eficiência no treinamento de grandes modelos de linguagem usando conhecimento compartilhado.

Um novo framework melhora a poda de dados ao se concentrar em modelos pré-treinados para tarefas moleculares.

Esse artigo explora o impacto dos ataques em modelos de aprendizado de máquina e as estratégias de defesa.

CDSSL melhora a previsão das propriedades dos materiais usando técnicas baseadas em dados.

Um novo método melhora o reconhecimento de gráficos por máquinas para uma acessibilidade melhor.

RC-FED reduz os custos de comunicação enquanto mantém a qualidade do modelo no aprendizado federado.

Y-Drop melhora o dropout ao focar na importância dos neurônios, aumentando o desempenho do modelo.

O KRDistill melhora a destilação de conhecimento lidando com problemas de desequilíbrio de dados.

Explora a ascensão e o impacto dos Modelos Fundamentais na inteligência artificial.

Esse artigo examina fatores chave na qualidade dos dados de preferência pra melhorar o treinamento do modelo de recompensa.

Este artigo destaca como as variações de rótulos afetam os modelos de aprendizado de máquina.