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Singular Value Ensemble

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  1. TOOL · CL_62990 ·

    新的SVE方法可高效量化基础模型的不确定性

    研究人员开发了一种名为奇异值集成（SVE）的新方法，可以更有效地量化基础模型的不确定性。使用独立训练模型的集成方法对于大型模型来说计算成本很高。然而，SVE冻结了权重矩阵的奇异向量，并且仅训练每个成员的奇异值，从而以不到1%的参数数量增加有效地创建了一个集成。这种方法提高了模型校准，并保持了在各种NLP和视觉任务中的预测准确性。