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Les LLM ne se limitent pas à la prédiction statistique du mot suivant.
Une analyse explore les contraintes théoriques qui lient la qualité d'échantillonnage aux coûts de calcul lors de la distillation de modèles de diffusion.
Une nouvelle borne mathématique définit l'erreur minimale atteignable par le fine-tuning LoRA en fonction du rang.
Des chercheurs proposent un algorithme atteignant la borne de risque statistiquement optimale pour l'apprentissage PAC agnostique.