cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Colossal-AI: A Unified Deep Learning System For Large-Scale Parallel Training

要約 Transformer モデルの成功により、深層学習モデルの規模は数十億の … 続きを読む

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Space-Fluid Adaptive Sampling by Self-Organisation

要約 調整されたシステムで繰り返されるタスクは、分散した感知データや計算結果など … 続きを読む

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DeepSpeed Ulysses: System Optimizations for Enabling Training of Extreme Long Sequence Transformer Models

要約 典型的な Transformer ベースの大規模言語モデル (LLM) で … 続きを読む

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From Words to Watts: Benchmarking the Energy Costs of Large Language Model Inference

要約 大規模言語モデル (LLM) は、これまでの最先端技術をはるかに超えた新し … 続きを読む

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PersA-FL: Personalized Asynchronous Federated Learning

要約 私たちは、非同期更新の下でパーソナライズされたフェデレーテッド ラーニング … 続きを読む

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FLEDGE: Ledger-based Federated Learning Resilient to Inference and Backdoor Attacks

要約 フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、信頼できるアグリゲーション・サーバ … 続きを読む

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Lumos: Heterogeneity-aware Federated Graph Learning over Decentralized Devices

要約 グラフ・ニューラル・ネットワーク(GNN)は、グラフ構造のデータを扱うこと … 続きを読む

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Task Graph offloading via Deep Reinforcement Learning in Mobile Edge Computing

要約 依存タスクを構成するさまざまなモバイル アプリケーションが広く普及しており … 続きを読む

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Outage-Watch: Early Prediction of Outages using Extreme Event Regularizer

要約 クラウド サービスは遍在しており、重大なクラウド サービスの障害は日常茶飯 … 続きを読む

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Parallel Computation of Multi-Slice Clustering of Third-Order Tensors

要約 クラスタリング手法などの機械学習アプローチは、ますます課題となっている大規 … 続きを読む

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