Reescalado del MLM-Head para recuperación dispersa neuronal
Descubre cómo reescalar el MLM-Head estabiliza el entrenamiento de modelos SPLADE con backbones grandes, mejorando la recuperación dispersa sin coste adicional.
#recuperación dispersa
Homotopía Gaussiana Probabilística: continuación para optimización no convexa
PGH es un marco de continuación probabilístico que sesga gradientes hacia mínimos globales en optimización no convexa. Ideal para IA y datos dispersos.