Трансформация нейросетей: от плотных моделей к разреженным экспертам без обучения

Новый подход позволяет преобразовать существующие нейронные сети в архитектуру Mixture-of-Experts, снижая количество параметров без потери производительности.

Управляя Знаниями: Новый Подход к Обучению Искусственного Интеллекта

В представлении больших языковых моделей выявлены два ключевых свойства, позволяющих добиться обобщаемого, непрерывного и масштабируемого контроля над знаниями, что открывает путь к созданию систем, способных адаптироваться и развиваться на протяжении всего жизненного цикла.

Исследователи разработали метод, позволяющий стабильно и эффективно обновлять знания больших языковых моделей на протяжении всего их жизненного цикла.

Распознавание антинуклеарных антител: обучение на собственном темпе

Предлагаемая архитектура осуществляет классификацию изображений с антинуклеарными антителами (ANA) путём извлечения и оценки отдельных паттернов в подрегионах изображения, используя обучаемые веса достоверности для выбора наиболее репрезентативных экземпляров, генерации непрерывных псевдометок на основе как меток изображения, так и весов достоверности, и адаптивного акцентирования надёжных экземпляров посредством динамической самообучающейся функции потерь, что в совокупности обеспечивает агрегацию предсказаний по всем подрегионам для получения финального результата мультиклассификации.

Новый подход к анализу изображений микроскопии позволяет более точно и надежно выявлять антинуклеарные антитела, используя метод самообучения.

Иллюзии зрения для искусственного интеллекта: Как отвлекающие детали влияют на сложные задачи

По мере удлинения цепочек рассуждений, у визуально-языковых моделей наблюдается закономерность обратной зависимости: незначительные отвлекающие факторы вызывают умеренное снижение точности, в то время как противоречивые отвлекающие факторы приводят к наиболее резкому падению производительности, демонстрируя уязвимость моделей к помехам по мере усложнения задач.

Новое исследование показывает, что современные модели, объединяющие зрение и язык, могут ошибаться в простых вопросах из-за нерелевантных визуальных элементов.

Генетическая приоритизация: новый взгляд на отбор генов

Предложенный конвейер приоритизации генов позволяет выделить наиболее значимые гены, основываясь на комплексном анализе данных и алгоритмической обработке, что способствует более глубокому пониманию биологических процессов.

Исследование демонстрирует, как алгоритм Fast-mRMR позволяет более эффективно выявлять ключевые гены, особенно при ограниченном объеме данных и в контексте факторов, таких как диетические ограничения.

Метаданные как ключ к эффективному обучению языковых моделей

Применение метаданных URL и QS-Fine по отдельности демонстрирует эффективность в ускорении обработки, однако их комбинированное использование не приводит к дополнительному улучшению производительности, что указывает на отсутствие синергетического эффекта.

Новое исследование показывает, как обогащение данных обучения информацией о метаданных может значительно повысить скорость и качество освоения языковых моделей.

Видение с подсказками: новый подход к кодированию изображений

В предшествующих подходах взаимодействие текста и изображения ограничивалось слоями языковой модели, тогда как предлагаемый TIE-энкодер генерирует представления/токены изображения, обусловленные заданным запросом, расширяя возможности интеграции модальностей.

Исследователи представили метод, позволяющий более точно сопоставлять изображения и текстовые запросы, повышая эффективность мультимодальных моделей.