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搜索结果 - 6
模态即插即用：多模态低水平语言模型中的弹性模态适应
通过将单模编码器与一组灵活的最后 LLM 块连接并使这些潜在连接在运行时完全可训练，mPnP-LLM 能够实现完全弹性、自动化和及时的运行时模态适应，同时在存在方案的情况下保持相当的准确性。
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7 months ago
文本转 SQL 中的社会偏见揭示与分类
本研究旨在揭示 Text-to-SQL 模型中的社会偏见，通过建立测试基准和展示如何利用我们的方法来揭示并评估下游 Text-to-SQL 任务中的社会偏见。
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a year ago
了解模型大小如何影响少样本指示提示
研究了大型语言模型的记忆与遗忘现象及其与模型大小的关系，通过引入 DeltaWords 数据集证明在少量给定指令的情况下，随着模型大小的增加，任务准确率呈反比例降低趋势，但增加示例数量则更有利于大型模型。
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2 years ago
ICLR
加权低秩分解语言模型压缩
提出了一种基于 Fisher 信息的 SVD 压缩方法（FWSVD），它可以通过加权计算参数的重要性来降低模型压缩中优化目标与模型任务的目标不匹配的问题，该方法适用于任务特定模型并且可以取得比其他紧凑模型策略更好的性能和更高的压缩率。
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2 years ago
U-Boost NAS: 利用率提升的可微神经结构搜索
本文提出了一种新的硬件感知神经结构搜索框架，旨在优化目标平台上的任务精度、推理延迟和资源利用。通过使用该框架和新的资源利用模型，我们在 CIFAR-10 和 Imagenet-100 数据集上实现了 2.8-4 倍的 DNN 推理加速，并获
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2 years ago
机器端到端优化的图像压缩研究
本文提出了一种基于神经网络的编解码及任务模型的联合训练方法，用于实现远程机器任务分析的图像压缩，研究表明，进行编解码和任务网络的联合优化可以显著提高任务准确性，在训练和部署的限制下，可以选择性地进行编码器、解码器或任务网络的微调，并仍然实现
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4 years ago
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