Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Song, Jinyeop"'
Humans distill complex experiences into fundamental abstractions that enable rapid learning and adaptation. Similarly, autoregressive transformers exhibit adaptive learning through in-context learning (ICL), which begs the question of how. In this pa
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.12276
Autor:
Pearce, Tim, Song, Jinyeop
Publikováno v:
TMLR 2024
Kaplan et al. [2020] (`Kaplan') and Hoffmann et al. [2022] (`Chinchilla') studied the scaling behavior of transformers trained on next-token language prediction. These studies produced different estimates for how the number of parameters ($N$) and tr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.12907
Neural scaling laws characterize how model performance improves as the model size scales up. Inspired by empirical observations, we introduce a resource model of neural scaling. A task is usually composite hence can be decomposed into many subtasks,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.05164
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Kim, Geon, Ahn, Daewoong, Kang, Minhee, Jo, YoungJu, Ryu, Donghun, Kim, Hyeonjung, Song, Jinyeop, Ryu, Jea Sung, Choi, Gunho, Chung, Hyun Jung, Kim, Kyuseok, Chung, Doo Ryeon, Yoo, In Young, Huh, Hee Jae, Min, Hyunseok, Lee, Nam Yong, Park, YongKeun
For appropriate treatments of infectious diseases, rapid identification of the pathogens is crucial. Here, we developed a rapid and label-free method for identifying common bacterial pathogens as individual bacteria by using three-dimensional quantit
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=sharebioRxiv::bf66186689838efec36fd5491ebcd6ee