「cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Iterative Sketching for Secure Coded Regression

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

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

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年4月2日 作成者: jarxiv

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

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

投稿日: 2024年4月1日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年4月1日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

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 →

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FedSN: A Novel Federated Learning Framework over LEO Satellite Networks

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

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 →

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

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

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

Empowering Data Mesh with Federated Learning

投稿日: 2024年3月28日 作成者: jarxiv

要約 データ アーキテクチャの進化により、データ管理のボトルネックを解決し、イン … 続きを読む →

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