cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

要約 外部コントロールアーム(ECA)は、実験薬の早期臨床開発に通知し、規制当局 … 続きを読む

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Distributed Fractional Bayesian Learning for Adaptive Optimization

要約 このペーパーでは、すべてのエージェントが共通の未知のパラメーターを使用して … 続きを読む

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GPU-centric Communication Schemes for HPC and ML Applications

要約 最新の不均一なスーパーコンピューティングシステムでの計算ノードは、CPU、 … 続きを読む

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Niyama : Breaking the Silos of LLM Inference Serving

要約 大規模な言語モデル(LLMS)の広範な採用により、非常に異なる遅延要件を備 … 続きを読む

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A Selective Homomorphic Encryption Approach for Faster Privacy-Preserving Federated Learning

要約 Federated Learningは、分散型デバイスまたはサーバーのトレ … 続きを読む

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An Empirical Study of the Impact of Federated Learning on Machine Learning Model Accuracy

要約 Federated Learning(FL)は、グローバルスケールでのプラ … 続きを読む

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Injecting Adrenaline into LLM Serving: Boosting Resource Utilization and Throughput via Attention Disaggregation

要約 大規模な言語モデル(LLM)サービスシステムでは、各リクエストを実行するこ … 続きを読む

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An Empirical Study of the Impact of Federated Learning on Machine Learning Model Accuracy

要約 Federated Learning(FL)は、グローバルスケールでのプラ … 続きを読む

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Fully Distributed Fog Load Balancing with Multi-Agent Reinforcement Learning

要約 リアルタイムのモノのインターネット(IoT)アプリケーションでは、IoTワ … 続きを読む

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DeltaZip: Efficient Serving of Multiple Full-Model-Tuned LLMs

要約 大型言語モデル(LLMS)を微調整すると、ダウンストリームタスクのモデル品 … 続きを読む

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