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徐土豆
05-19 09:33
給定計算預算下的最佳LLM模型尺寸與預訓練數據量分配
# AI/機器學習/深度學習
徐土豆
05-18 10:32
大模型推理時的尺度擴展定律
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徐土豆
05-13 09:42
世界多胞體與世界模型
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徐土豆
05-12 08:41
獎勵模型中的尺度擴展定律和獎勵劫持
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徐土豆
05-08 09:13
MeCo——給預訓練數據增加源信息,就能減少33%的訓練量并且提升效果
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05-06 10:27
DoReMi——一種通過代理模型估計大模型預訓練最佳數據配比的方法
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徐土豆
05-05 09:24
CatLIP，加速2.7倍！采用分類損失的CLIP水準的預訓練視覺編碼器
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徐土豆
05-04 09:30
解耦多模態大模型中的視覺語義壓縮與視覺語義摘要
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徐土豆
05-03 10:28
Alignment與Correspondence，用于量化衡量MLLM中視覺特征的視覺語義對齊與視覺結構程度的方法
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徐土豆
05-02 09:30
SigLIP——采用sigmoid損失的圖文預訓練方式
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