Self-Soupervision: Cocinar sopas de modelos sin etiquetas
Descubre cómo Self-Soupervision crea sopas de modelos sin etiquetas, mejorando robustez un +3.5% en ImageNet-C y +7% en LAION-C. ¡Optimiza tus modelos!
Descubre cómo Self-Soupervision crea sopas de modelos sin etiquetas, mejorando robustez un +3.5% en ImageNet-C y +7% en LAION-C. ¡Optimiza tus modelos!
Descubre BYORn, método que protege modelos visión-lenguaje durante fine-tuning contra ataques backdoor, mejorando robustez.
¿Los LLMs clínicos son inconsistentes ante cambios en las preguntas? Un estudio mide su estabilidad semántica y propone métricas para evaluarla.