TunerDiT: Generación de video multi-evento sin entrenamiento adicional
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#transformador
Modelado Generativo Enmascarado de Punto Fijo
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Transformadores Universales Fijos: El poder de la representación
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Atención Funcional: de afinidades por pares a correspondencias funcionales
La Atención Funcional reemplaza softmax por operadores lineales, logrando representaciones invariantes a discretización para PDEs y segmentación 3D.
Transformers simples: predictores de enlaces sorprendentemente potentes
Descubre cómo un Transformer simple (PENCIL) supera a las GNNs en predicción de enlaces, sin estructuras complejas ni embeddings masivos. Eficiente y potente.
Mejora de representaciones relativas con anclajes aprendidos y productos internos blanqueados
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Aprendizaje de representaciones de alta dimensión: uniendo lenguaje y mercado
Descubre cómo las representaciones de alta dimensión de FinBERT mejoran la predicción del mercado de valores vs puntajes de sentimiento. Resultados con redes siamesas.
Parallax: Atención Local Lineal que Mantiene Softmax y Corrige
Parallax: atención local lineal que mantiene softmax y añade corrección de covarianza. Duplica eficiencia en GPUs para LLMs.
El pequeño libro de los fundamentos de la IA generativa: Una introducción matemática intuitiva
Introducción intuitiva a las matemáticas de la IA generativa. Aprende los conceptos clave de forma sencilla y clara.
Anti colapso de modo en el transformador de campo medio mediante variables auxiliares
Evita el colapso de modo en transformadores de campo medio usando variables auxiliares. Técnica clave para mejorar estabilidad y rendimiento.
Cambio de mecanismo durante el posentrenamiento de modelos de lenguaje autorregresivos a modelos de difusión enmascarada
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RoPE Periódica para LLMs de Contexto Infinito
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