cs.DC」カテゴリーアーカイブ

FedSN: A Novel Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks

要約 最近、SpaceX などの民間企業によって、多数の低地球軌道 (LEO) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | FedSN: A Novel Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks はコメントを受け付けていません

Iterative Sketching for Secure Coded Regression

要約 線形回帰は教師あり機械学習における基本的かつ原始的な問題であり、疫学から金 … 続きを読む

カテゴリー: 65B99, 68P20, 68P25, 68P27, 68P30, 94-10, 94A11, 94A16, 94B60, cs.CR, cs.DC, cs.IT, cs.LG, cs.NA, math.IT, math.NA | Iterative Sketching for Secure Coded Regression はコメントを受け付けていません

Near-Optimal Resilient Aggregation Rules for Distributed Learning Using 1-Center and 1-Mean Clustering with Outliers

要約 ビザンチン機械学習は、大規模な分散学習システムで発生する可能性のある予測不 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | Near-Optimal Resilient Aggregation Rules for Distributed Learning Using 1-Center and 1-Mean Clustering with Outliers はコメントを受け付けていません

DISTFLASHATTN: Distributed Memory-efficient Attention for Long-context LLMs Training

要約 FlashAttendant (Dao、2023) は、単一 GPU での … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | DISTFLASHATTN: Distributed Memory-efficient Attention for Long-context LLMs Training はコメントを受け付けていません

TACOS: Topology-Aware Collective Algorithm Synthesizer for Distributed Machine Learning

要約 人工知能、特に大規模な言語モデルの急増により、大規模な機械学習トレーニング … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG | TACOS: Topology-Aware Collective Algorithm Synthesizer for Distributed Machine Learning はコメントを受け付けていません

Towards Greener LLMs: Bringing Energy-Efficiency to the Forefront of LLM Inference

要約 最新の大規模言語モデル (LLM) が業界全体で広く使用されているため、こ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.AR, cs.DC, I.2 | Towards Greener LLMs: Bringing Energy-Efficiency to the Forefront of LLM Inference はコメントを受け付けていません

OpenMoE: An Early Effort on Open Mixture-of-Experts Language Models

要約 オープンソース コミュニティが専門家混合 (MoE) ベースの大規模言語モ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.DC, cs.LG | OpenMoE: An Early Effort on Open Mixture-of-Experts Language Models はコメントを受け付けていません

FedSN: A Novel Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks

要約 最近、SpaceX などの民間企業によって、多数の低地球軌道 (LEO) … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | FedSN: A Novel Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks はコメントを受け付けていません

Superior Parallel Big Data Clustering through Competitive Stochastic Sample Size Optimization in Big-means

要約 この論文では、従来の Big-means 手法を進歩させた、新しい K-m … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.IR, cs.LG | Superior Parallel Big Data Clustering through Competitive Stochastic Sample Size Optimization in Big-means はコメントを受け付けていません

A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs

要約 分散システム上で最先端のニューラル ネットワークをトレーニングする場合、多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG, cs.PF | A 4D Hybrid Algorithm to Scale Parallel Training to Thousands of GPUs はコメントを受け付けていません