Articles de Recherche en IA Quotidiens

Articles de recherche en IA sélectionnés quotidiennement avec traductions

OpenELM : Une famille de modèles de langage efficaces avec un cadre d'entraînement et d'inférence open-source
OpenELM: An Efficient Language Model Family with Open-source Training and Inference Framework

Sachin Mehta, Mohammad Hossein Sekhavat, Qingqing Cao, Maxwell Horton, Yanzi Jin, Chenfan Sun, Iman Mirzadeh, Mahyar Najibi, Dmitry Belenko, Peter Zatloukal, Mohammad Rastegari•Apr 22, 2024•12814

Mélange d'Experts à Têtes Multiples
Multi-Head Mixture-of-Experts

Xun Wu, Shaohan Huang, Wenhui Wang, Furu Wei•Apr 23, 2024•612

FlashSpeech : Synthèse vocale efficace en mode zero-shot
FlashSpeech: Efficient Zero-Shot Speech Synthesis

Zhen Ye, Zeqian Ju, Haohe Liu, Xu Tan, Jianyi Chen, Yiwen Lu, Peiwen Sun, Jiahao Pan, Weizhen Bian, Shulin He, Qifeng Liu, Yike Guo, Wei Xue•Apr 23, 2024•334

Rapport technique Pegasus-v1
Pegasus-v1 Technical Report

Raehyuk Jung, Hyojun Go, Jaehyuk Yi, Jiho Jang, Daniel Kim, Jay Suh, Aiden Lee, Cooper Han, Jae Lee, Jeff Kim, Jin-Young Kim, Junwan Kim, Kyle Park, Lucas Lee, Mars Ha, Minjoon Seo, Abraham Jo, Ed Park, Hassan Kianinejad, SJ Kim, Tony Moon, Wade Jeong, Andrei Popescu, Esther Kim, EK Yoon, Genie Heo, Henry Choi, Jenna Kang, Kevin Han, Noah Seo, Sunny Nguyen, Ryan Won, Yeonhoo Park, Anthony Giuliani, Dave Chung, Hans Yoon, James Le, Jenny Ahn, June Lee, Maninder Saini, Meredith Sanders, Soyoung Lee, Sue Kim, Travis Couture•Apr 23, 2024•332

SnapKV : Les LLM savent ce que vous cherchez avant la génération
SnapKV: LLM Knows What You are Looking for Before Generation

Yuhong Li, Yingbing Huang, Bowen Yang, Bharat Venkitesh, Acyr Locatelli, Hanchen Ye, Tianle Cai, Patrick Lewis, Deming Chen•Apr 22, 2024•272

Alignez vos étapes : Optimisation des calendriers d'échantillonnage dans les modèles de diffusion
Align Your Steps: Optimizing Sampling Schedules in Diffusion Models

Amirmojtaba Sabour, Sanja Fidler, Karsten Kreis•Apr 22, 2024•241

Les Transformers peuvent représenter des modèles de langage n-grammes.
Transformers Can Represent n-gram Language Models

Anej Svete, Ryan Cotterell•Apr 23, 2024•211