cs.DC」カテゴリーアーカイブ

Vaccinating Federated Learning for Robust Modulation Classification in Distributed Wireless Networks

要約 自動変調分類 (AMC) は、分散型ワイヤレス ネットワーク内で効率的で信 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC | Vaccinating Federated Learning for Robust Modulation Classification in Distributed Wireless Networks はコメントを受け付けていません

Light-Weight Fault Tolerant Attention for Large Language Model Training

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな自然言語処理タスクにおいて顕著 … 続きを読む

カテゴリー: C.1.4, cs.DC, cs.LG | Light-Weight Fault Tolerant Attention for Large Language Model Training はコメントを受け付けていません

Light-Weight Fault Tolerant Attention for Large Language Model Training

要約 大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな自然言語処理タスクにおいて顕著 … 続きを読む

カテゴリー: C.1.4, cs.DC, cs.LG | Light-Weight Fault Tolerant Attention for Large Language Model Training はコメントを受け付けていません

Compressed Federated Reinforcement Learning with a Generative Model

要約 強化学習は最近前例のない人気を博していますが、依然としてサンプルの非効率性 … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.MA | Compressed Federated Reinforcement Learning with a Generative Model はコメントを受け付けていません

SplitLLM: Collaborative Inference of LLMs for Model Placement and Throughput Optimization

要約 大規模言語モデル (LLM) は近年の破壊的イノベーションであり、人間のよ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, cs.NI | SplitLLM: Collaborative Inference of LLMs for Model Placement and Throughput Optimization はコメントを受け付けていません

The Future of Large Language Model Pre-training is Federated

要約 生成事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) は、前例のない量の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.DC, cs.LG | The Future of Large Language Model Pre-training is Federated はコメントを受け付けていません

The Effect of Personalization in FedProx: A Fine-grained Analysis on Statistical Accuracy and Communication Efficiency

要約 FedProx は、正則化によるモデルのパーソナライゼーションを可能にする … 続きを読む

カテゴリー: cs.DC, cs.LG, math.ST, stat.CO, stat.ML, stat.TH | The Effect of Personalization in FedProx: A Fine-grained Analysis on Statistical Accuracy and Communication Efficiency はコメントを受け付けていません

Parallel Watershed Partitioning: GPU-Based Hierarchical Image Segmentation

要約 多くの画像処理アプリケーションは、ピクセルが「類似している」互いに素な領域 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, cs.DC | Parallel Watershed Partitioning: GPU-Based Hierarchical Image Segmentation はコメントを受け付けていません

Federated Impression for Learning with Distributed Heterogeneous Data

要約 標準的な深層学習ベースの分類アプローチは、すべてのサンプルを一元的に収集す … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.LG | Federated Impression for Learning with Distributed Heterogeneous Data はコメントを受け付けていません

LayerKV: Optimizing Large Language Model Serving with Layer-wise KV Cache Management

要約 大規模言語モデル (LLM) のコンテキスト ウィンドウの拡張により、さま … 続きを読む

カテゴリー: C.4, cs.AI, cs.DC, cs.LG | LayerKV: Optimizing Large Language Model Serving with Layer-wise KV Cache Management はコメントを受け付けていません