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Artikelbild für den Artikel: Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen

Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen

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In diesem Artikel beleuchten wir das ICYM2I-Framework, das entwickelt wurde, um Verzerrungen bei der Schätzung des Informationsgewinns in multimodalen Modellen mit fehlenden Daten zu korrigieren.
Artikelbild für den Artikel: KumoRFM: Das Relationale Foundation Model für Unternehmensdaten

KumoRFM: Das Relationale Foundation Model für Unternehmensdaten

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KumoRFM ist ein relationales Foundation Model, das ohne aufgabenspezifische Schulung präzise Vorhersagen über relationale Datenbanken ermöglicht und die Effizienz in der Datenanalyse revolutioniert.
Artikelbild für den Artikel: LLMs für Zeitreihen: Eine Umfrage zur Anpassung großer Sprachmodelle

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.
Artikelbild für den Artikel: SYNTHETIC DATA QA FRAMEWORK (GITHUB REPO)

SYNTHETIC DATA QA FRAMEWORK (GITHUB REPO)

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Das Synthetic Data Quality Assurance Toolkit von Mostly AI bietet standardisierte Metriken zur Bewertung der Qualität und Privatsphäre von synthetischen Daten.