「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Privacy Risks of Speculative Decoding in Large Language Models

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) での投機的デコードは、複数のトークンを投機的 … 続きを読む →

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Formal Logic-guided Robust Federated Learning against Poisoning Attacks

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning (FL) は、分散型の共同学習を可能 … 続きを読む →

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Confidential Computing on NVIDIA Hopper GPUs: A Performance Benchmark Study

投稿日: 2024年11月6日 作成者: jarxiv

要約 このレポートでは、大規模言語モデル (LLM) 推論タスクに対して NVI … 続きを読む →

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Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 クラウドベースのフェデレーテッド ラーニング (FL) の欠点を動機として … 続きを読む →

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LayerDAG: A Layerwise Autoregressive Diffusion Model for Directed Acyclic Graph Generation

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 有向非巡回グラフ (DAG) は、コンピューティング システムのハードウェ … 続きを読む →

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TorchTitan: One-stop PyTorch native solution for production ready LLM pre-training

投稿日: 2024年11月5日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の開発は、最先端の自然言語処理アプリケーショ … 続きを読む →

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Shortcut-connected Expert Parallelism for Accelerating Mixture-of-Experts

投稿日: 2024年11月4日 作成者: jarxiv

要約 エキスパート並列は、スパースにゲートされたMoE（Mixture-of-E … 続きを読む →

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Efficient Federated Learning against Heterogeneous and Non-stationary Client Unavailability

投稿日: 2024年11月1日 作成者: jarxiv

要約 断続的なクライアント可用性への対処は、フェデレーテッド ラーニング アルゴ … 続きを読む →

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Novel Architecture for Distributed Travel Data Integration and Service Provision Using Microservices

投稿日: 2024年11月1日 作成者: jarxiv

要約 このペーパーでは、航空予約システムの柔軟性とパフォーマンスを強化することを … 続きを読む →

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Impacts of floating-point non-associativity on reproducibility for HPC and deep learning applications

投稿日: 2024年10月31日 作成者: jarxiv

要約 浮動小数点の非結合性によって引き起こされる並列プログラムの実行ごとの変動は … 続きを読む →

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