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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.

Um novo método melhora a seleção de dados para treinar modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora a poda de dados pra um treinamento de modelo mais eficaz.

Técnicas pra equilibrar a distribuição de dados no aprendizado federado e melhorar o desempenho do modelo.

Estudo mostra que o viés de contexto afeta o desempenho na detecção de objetos em diferentes ambientes.

Um novo método melhora a estimativa de afinidade de tarefas para aprendizado multitarefa.

Uma nova abordagem melhora o treinamento de grupos de modelos diversos de forma eficiente sem precisar de dados OOD separados.

Descubra como a quantização de baixa bit melhora a eficiência dos grandes modelos de linguagem.

Uma nova abordagem melhora o processo de aprendizado entre os modelos de professor e aluno.

Um novo método pra equilibrar o conhecimento geral e a adaptação específica de tarefas em modelos.

Apresentando o TA-Cleaner, um jeito de melhorar as defesas de modelos multimodais contra contaminação de dados.

Esse estudo fala sobre como melhorar a precisão do modelo para dados desbalanceados usando ajuste logit.

Esse artigo fala sobre como o aprendizado composicional melhora o desempenho do modelo em várias tarefas.

Um novo método melhora a transferência de conhecimento em modelos de aprendizado de máquina.

Esse artigo analisa como o tempo de treinamento afeta as taxas de aprendizado em LLMs.

Um novo método pra melhorar a resistência do Aprendizado Federado contra ataques de dados.

Um jeito de melhorar o desempenho do modelo, mesmo com rótulos de dados errados.

Esse artigo explora o smooth boosting e suas vantagens no treinamento de modelos.

Uma nova abordagem pra treinar modelos de IA enquanto cumpre os padrões de segurança.

A ClassroomKD cria modelos mais inteligentes por meio de interações dinâmicas entre mentor e aluno.