Este artículo de IA presenta DyCoke: compresión dinámica de tokens para modelos de verbo egregio de video eficientes y de parada rendimiento
Los modelos de verbo egregio de vídeo (VLLM) han surgido como herramientas transformadoras para analizar el contenido de vídeo. Estos modelos destacan en el razonamiento multimodal, integrando datos visuales y textuales para interpretar y replicar a escenarios de vídeo complejos. Sus aplicaciones van desde preguntas y respuestas sobre vídeos hasta resúmenes y descripciones de vídeos. […]
Investigadores de Stanford presentan ZIP-FIT: un novedoso situación de IA de selección de datos que elige la compresión en circunstancia de las incrustaciones para ajustar modelos en tareas específicas de dominio
La selección de datos para el arte de un dominio específico es un arte engorroso, especialmente si queremos obtener los resultados deseados de los modelos de idioma. Hasta ahora, los investigadores se han centrado en crear diversos conjuntos de datos para distintas tareas, lo que ha resultado útil para la formación de propósito militar. Sin […]