#Трансформаторные

12 статьи
arXiv NLP
arXiv NLP

Одна модель, два пути: уравновешивание однопассовых и скрытых результатов в языковых моделях

arXiv: 261 030 33517v1 Annuales Type: New Habstratement: Повторяющиеся Трансформаторные слои могут улучшить работу языковой модели без добавления параметров. Предварительно подготовленная модель может...

arXiv NLP
1
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Трансформаторные модели маскировки диффузии доказывают, что они изучают распределение с помощью латентной структуры

arXiv: 261.10.12544v1 Annuate Type: New Habrit: Masked Displication Models (MMMS) генерирует дискретные данные путем итеративного разоблачения нескольких символов параллельно с использованием наученно...

arXiv Machine Learning
4
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Удлинение веса: Предусмотренный калибровкой момент для компримирования с помощью натяжной сети LLM

arXiv:2610.10085v1 Аннонс Тип: новое резюме: послетренировочное сжатие tensor-сетей заменяет Трансформаторные линейные слои операторами Tensor Train (TT) или TTN, однако стандартное разложение сводитс...

arXiv Machine Learning
6
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Обобщение данных о трансформированных невральных квантовых штатах с помощью системы обучения in-context

arXiv: 2610,03463v1 Annuate Type: кросс-бюллетень: Невральные квантовые состояния, основанные на современной архитектуре глубокого обучения, появились в качестве мощных представлений для многотелых си...

arXiv Machine Learning
5
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Трансформаторные предельные значения для врат MLP соединяются с передвижным исходным направлением

arXiv: 2609.31956v1 Annuales Type: New Humbrie: Corpus-Mean Government of the Reformer's остаточный поток является одним из компонентов, совместно используемых для всех входных данных и обычно удаляет...

arXiv NLP
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Плотность вычислений в МЛМ

arXiv:2605.27033v2 Annualection Type: заменить резюме: Трансформаторные крупные языковые модели (LMS) состоят из миллиардов параметров, установленных на глубоких и широких вычислительных графиках, одн...

arXiv NLP
5
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Может ли МЛМ использовать Трансформаторные принадлежности?

arXiv: 2600900457v1 Annuate Type: New Humber: Introductioning Linkal-encoder integreds в качестве мягких символов большой языковой модели (LLM) является концептуально привлекательной стратегией синтез...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

AQ3D: Адаптивный запрос Трансформера для 3D-секции

arXiv: 2608,30618v1 Аннонс Тип: новое резюме: Трансформаторные декодеры для сегментации 3D, как правило, выполняют фиксированное число запросов и позиционных моделей, калиброванных на дистрибьюции под...

arXiv Computer Vision
2
Читать
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

Трансформаторные автономные модели вождения и сжатие, ориентированное на развертывание: обзор

arXiv:2304.10891v4 Трансформаторные модели становятся центральной парадигмой в автономном вождении, потому что они могут захватывать пространственные зависимости на большие расстояния, мультиагентные ...

arXiv Computer Vision
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Изменение геометрии грамматики: размерность и реорганизация соседей на трансформаторных уровнях

arXiv:2608.25166v1 Анонс Тип: новый Абстракт: Трансформаторные представления описывают траектории через высокоразмерные векторные пространства, которые динамически формируются, поскольку токены включа...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Отсроченный оптимизатор государственных транспортных форм короткого оризонтного обучения

arXiv:2608.24593v1 Адаптивные оптимизаторы сохраняют градиентную историю в переменных момента, позволяя локальному изменению веса потери изменять более поздние обновления. Мы изучаем, достаточно ли ве...

arXiv Machine Learning
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Трансформаторные модели для суммирования текста: сравнительное исследование BART, BERT и RoBERTa

arXiv:2608.19200v1 Аннотация Тип: новый Абстракт: Резюмирование текста относится к задаче конденсации документа в более короткий вариант при сохранении его ключевой информации. Автоматическое обобщени...

arXiv NLP
2
Читать