「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

DLRover-RM: Resource Optimization for Deep Recommendation Models Training in the Cloud

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 ディープ ラーニング レコメンデーション モデル (DLRM) は、大規模 … 続きを読む →

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Distributed Speculative Inference of Large Language Models

投稿日: 2024年7月1日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の推論を高速化することは、人工知能における重 … 続きを読む →

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GSplit: Scaling Graph Neural Network Training on Large Graphs via Split-Parallelism

投稿日: 2024年6月28日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、グラフ用の機械学習モデル … 続きを読む →

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Enhancing Federated Learning with Adaptive Differential Privacy and Priority-Based Aggregation

投稿日: 2024年6月27日 作成者: jarxiv

要約 分散型機械学習 (ML) の新しい分野であるフェデレーテッド ラーニング … 続きを読む →

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PiPar: Pipeline Parallelism for Collaborative Machine Learning

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングなどの協調機械学習 (CML) 手法は、複数の … 続きを読む →

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FedBiOT: LLM Local Fine-tuning in Federated Learning without Full Model

投稿日: 2024年6月26日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、適切なデータを使用して微調整した後、多く … 続きを読む →

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Embracing Federated Learning: Enabling Weak Client Participation via Partial Model Training

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) では、クライアントのデバイ … 続きを読む →

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Safety-Critical Edge Robotics Architecture with Bounded End-to-End Latency

投稿日: 2024年6月24日 作成者: jarxiv

要約 エッジ コンピューティングは、ソースの近くでデータを処理するため、従来のク … 続きを読む →

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Safety-Critical Edge Robotics Architecture with Bounded End-to-End Latency

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 エッジ コンピューティングは、ソースの近くでデータを処理し、従来のクラウド … 続きを読む →

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Communication-efficient Vertical Federated Learning via Compressed Error Feedback

投稿日: 2024年6月21日 作成者: jarxiv

要約 通信オーバーヘッドは、フェデレーテッド ラーニング (FL) における既知 … 続きを読む →

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