Descubra como o reprogramação de modelos melhora o aprendizado de máquina sem precisar de grandes ajustes.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Descubra como o reprogramação de modelos melhora o aprendizado de máquina sem precisar de grandes ajustes.
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O suavização de rótulos melhora a precisão, mas pode prejudicar a confiabilidade da classificação seletiva.
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Esse artigo fala sobre um novo método pra melhorar circuitos probabilísticos usando técnicas de clustering suave.
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Uma nova abordagem pra reduzir o viés em modelos de IA e melhorar as previsões.
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Um novo método melhora a precisão das previsões e a calibração no aprendizado semi-supervisionado.
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Um novo método pra melhorar a eficiência do treinamento de modelos de deep learning.
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Analisando preconceitos na previsão do próximo token e como eles afetam o desempenho do modelo.
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TransFusion melhora o aprendizado contrastivo com atenção estruturada e processamento de dados eficaz.
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O GOLD oferece uma estrutura pra gerar um monte de dados de treinamento diferentes pra pequenos modelos de linguagem.
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Um novo método melhora a detecção OOD focando nas informações de gradiente.
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Este artigo fala sobre como estimar o desempenho de modelos de base sem precisar de muitos dados rotulados.
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Explorando como dados benignos podem, sem querer, gerar resultados prejudiciais em modelos de linguagem.
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Descubra métodos para melhorar os modelos de estudantes na destilação de conhecimento.
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Uma nova abordagem pra melhorar o aprendizado quando os dados rotulados são escassos.
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Um novo conjunto de dados melhora a capacidade dos LLMs de seguir instruções complexas.
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Esse estudo revisa como o tamanho do lote influencia o desempenho e o treinamento do modelo de fala.
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Esse artigo explora como os dados de treino afetam o desempenho do modelo em sistemas multimodais.
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Estratégias eficazes para lidar com incertezas em Redes Neurais Gráficas aumentam a confiabilidade.
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Um método pra melhorar a retenção de conhecimento dos modelos de aprendizado de máquina durante o treinamento em novas tarefas.
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Aprenda a adaptar modelos para diferentes conjuntos de dados de forma eficaz.
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Cabeçotes de indução impulsionam o aprendizado adaptativo em modelos de linguagem de IA.
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Um novo método pra comprimir conjuntos de dados de forma eficiente usando aprendizado auto-supervisionado.
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Um estudo sobre como melhorar o aprendizado com poucos exemplos através de técnicas eficazes de treinamento de backbone.
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Um método pra proteger a privacidade dos dados em sistemas de aprendizado descentralizado usando nós virtuais.
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Um estudo destaca a dependência do CLIP em características espúrias no reconhecimento de imagens.
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Um novo método pra ajustar modelos enquanto garante a privacidade dos dados.
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O Q-tuning melhora o aprendizado em modelos de linguagem, equilibrando novas tarefas com o conhecimento que já foi retido.
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Explorando métodos de ajuste fino pra melhorar a precisão do modelo enquanto garante a privacidade dos dados.
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A COMET apresenta um novo modelo para a IA aprender e se adaptar de forma eficiente.
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Explorando como modelos de IA aprendem a verdadeira causalidade a partir de dados diversos.
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O IMWA melhora a performance do modelo em tarefas de aprendizado com desbalanceamento de classes de forma eficiente.
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O novo módulo QASE melhora a precisão nas tarefas de compreensão de leitura por máquina.
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Um novo framework melhora o aprendizado a partir de modelos pré-treinados sem precisar dos dados originais.
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Novo conjunto de dados melhora a performance do modelo em tarefas com várias imagens.
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Esse método melhora o ajuste fino de modelos de linguagem usando conjuntos de dados abertos e não rotulados.
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Uma olhada mais de perto nos mecanismos de autoatenção em modelos de processamento de linguagem.
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Explorando as razões por trás dos problemas de precisão no treinamento de dados sintéticos e melhorias potenciais.
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Um método pra melhorar o aprendizado do modelo, mesmo com erros nas etiquetas dos dados.
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Um novo método acelera o treinamento de modelos complexos.
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O XDomainMix melhora o desempenho do modelo ao aumentar a diversidade de características na generalização de domínios.
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