「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

RBLA: Rank-Based-LoRA-Aggregation for Fine-tuning Heterogeneous Models in FLaaS

投稿日: 2024年8月19日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、携帯電話、デスクトップ … 続きを読む →

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Resilience in Online Federated Learning: Mitigating Model-Poisoning Attacks via Partial Sharing

投稿日: 2024年8月19日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニング (FL) を使用すると、プライバシーを損なう … 続きを読む →

カテゴリー: cs.CR, cs.DC, cs.LG, eess.SP | Resilience in Online Federated Learning: Mitigating Model-Poisoning Attacks via Partial Sharing はコメントを受け付けていません

P/D-Serve: Serving Disaggregated Large Language Model at Scale

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 信頼性の高いパフォーマンスで数万台の xPU デバイス (GPU または … 続きを読む →

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Federated Fairness Analytics: Quantifying Fairness in Federated Learning

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、分散 ML のためのプ … 続きを読む →

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A Distributed Privacy Preserving Model for the Detection of Alzheimer’s Disease

投稿日: 2024年8月16日 作成者: jarxiv

要約 背景: 医療データのセグメント化、個人健康情報 (PHI) 侵害に関する懸 … 続きを読む →

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FedQUIT: On-Device Federated Unlearning via a Quasi-Competent Virtual Teacher

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、機械学習モデルが共同し … 続きを読む →

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Training Overhead Ratio: A Practical Reliability Metric for Large Language Model Training Systems

投稿日: 2024年8月15日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れた機能で AI 業界に革命をもた … 続きを読む →

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Heterogeneity: An Open Challenge for Federated On-board Machine Learning

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 衛星ミッションの設計は現在、個別化されたモノリシック衛星という歴史的なアプ … 続きを読む →

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TraceFL: Achieving Interpretability in Federated Learning via Neuron Provenance

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning では、クライアントはローカル データ … 続きを読む →

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Decentralized Intelligence Network (DIN)

投稿日: 2024年8月14日 作成者: jarxiv

要約 分散型インテリジェンス ネットワーク (DIN) は、データの断片化とサイ … 続きを読む →

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