「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Enhancing Data Quality in Federated Fine-Tuning of Foundation Models

投稿日: 2024年3月8日 作成者: jarxiv

要約 基礎モデルのトレーニングの現在の状況では、パブリック ドメインのデータに大 … 続きを読む →

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Decoupled Vertical Federated Learning for Practical Training on Vertically Partitioned Data

投稿日: 2024年3月7日 作成者: jarxiv

要約 垂直フェデレーテッド ラーニング (VFL) は、共通のエンティティ セッ … 続きを読む →

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SPEAR:Exact Gradient Inversion of Batches in Federated Learning

投稿日: 2024年3月7日 作成者: jarxiv

要約 フェデレーテッド ラーニングは、複数のクライアントがローカル データの勾配 … 続きを読む →

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Robust Federated Learning Mitigates Client-side Training Data Distribution Inference Attacks

投稿日: 2024年3月6日 作成者: jarxiv

要約 最近の研究では、クライアントがプライベート データをサーバーと共有しないた … 続きを読む →

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LLM-PQ: Serving LLM on Heterogeneous Clusters with Phase-Aware Partition and Adaptive Quantization

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 近年の大規模言語モデル（LLM）の飛躍的な進歩により、様々なタスクで素晴ら … 続きを読む →

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Defending Against Data Reconstruction Attacks in Federated Learning: An Information Theory Approach

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 Federated Learning(FL)は、直接データを共有する代わり … 続きを読む →

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Summary Paper: Use Case on Building Collaborative Safe Autonomous Systems-A Robotdog for Guiding Visually Impaired People

投稿日: 2024年3月5日 作成者: jarxiv

要約 これは、スマート交差点のような複雑な環境で視覚障害者を誘導するためのロボッ … 続きを読む →

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SureFED: Robust Federated Learning via Uncertainty-Aware Inward and Outward Inspection

投稿日: 2024年3月4日 作成者: jarxiv

要約 本論文では、ビザンチンでロバストな連合学習のための新しいフレームワークであ … 続きを読む →

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Compass: A Decentralized Scheduler for Latency-Sensitive ML Workflows

投稿日: 2024年2月29日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、GPU 対応ワーカーが連携して複雑なクエリを実行する分散システム … 続きを読む →

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Navigator: A Decentralized Scheduler for Latency-Sensitive ML Workflows

投稿日: 2024年2月28日 作成者: jarxiv

要約 私たちは、GPU 対応ワーカーが連携して複雑なクエリを実行する分散システム … 続きを読む →

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