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Fault Tolerant LLaMA: Training mit 2000 synthetischen Fehlern alle 15 Sekunden

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Dieser Artikel behandelt die Verwendung von torchft und torchtitan zur Durchführung von Trainingsjobs mit extremen Fehlerquoten und der Demonstration der Zuverlässigkeit von fehlerresistentem Training.
Artikelbild für den Artikel: CUTTING LORA REDUNDANCY

CUTTING LORA REDUNDANCY

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SeLoRA re-parametrisiert LoRA-Adapter in einem spärlichen spektralen Unterraum, entfernt redundante Parameter und steigert die Genauigkeit bei verschiedenen Aufgaben.
Artikelbild für den Artikel: Groq tritt Hugging Face Inference bei

Groq tritt Hugging Face Inference bei

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Groq ist jetzt als Inference Provider auf dem Hugging Face Hub verfügbar, was die Möglichkeiten für serverlose Inferenz erweitert und Entwicklern den Zugang zu einer Vielzahl von Modellen erleichtert.
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Hugging Face Safetensors jetzt in PyTorch Distributed Checkpointing unterstützt

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Die Unterstützung von Hugging Face Safetensors im PyTorch Distributed Checkpointing stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Interoperabilität zwischen verschiedenen Modellformaten dar.
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Progressive Tempering Sampler mit Diffusion: Ein neuer Ansatz für effizientes Sampling

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Der Progressive Tempering Sampler mit Diffusion (PTSD) revolutioniert das Sampling aus unnormalisierten Dichten, indem er die Vorteile von Parallel Tempering und Diffusionsmodellen kombiniert.
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Die neuen generativen KI-Modelle von Google, Imagen 4, Veo 3 und Lyria 2, revolutionieren die Erstellung von Bildern, Videos und Musik auf Vertex AI.
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Actor-Critic Lernen mit Offline-Daten: Ein neuer Ansatz zur optimalen Proben-Effizienz

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Ein neuer Actor-Critic RL-Algorithmus hat nahezu optimale Proben-Effizienz erreicht, indem er Offline-Daten und gezielte Exploration nutzt.
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LLMs für Zeitreihen: Eine Umfrage zur Anpassung großer Sprachmodelle

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Diese Umfrage untersucht, wie Techniken der Kreuzmodalität große Sprachmodelle (LLMs) für die Analyse von Zeitreihen anpassen.
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Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

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In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Funktionsweise von Ein-Schicht-Transformern und deren Fähigkeit, Regelsprachen zu erkennen, basierend auf einer theoretischen und empirischen Analyse.