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O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025.
JamesCarter
JamesCarter
14 de Agosto de 2025

O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025.

O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025. O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025. O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025. O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025. O novo framework CTCL gera dados sintéticos que preservam a privacidade usando um modelo de 140M de parâmetros, evitando o custoso ajuste fino de LLMs na escala de bilhões. Ele corresponde às distribuições de tópicos, escala eficientemente e supera as linhas de base em conjuntos de dados diversos sob fortes garantias de privacidade, como demonstrado na ICML 2025.
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