GenFT: Ajuste eficiente generativo para modelos preentrenados
GenFT: método de ajuste fino que genera actualizaciones de pesos condicionadas a pesos originales. Mejora NLP y visión con pocos parámetros.
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Descubre cómo las redes equivariantes a permutaciones pueden mejorar hasta un 34% el rendimiento en tareas de aprendizaje de pesos. Un análisis teórico completo
Descubre cómo tratar la transcriptómica espacial como imágenes permite preentrenar modelos masivos, mejorando el rendimiento en estudios clínicos y patológicos.
Descubre cómo la proximidad al límite de decisión y el soporte local determinan la viabilidad de explicaciones contrafactuales en modelos de IA, incluso con igual precisión.