「cs.PF」カテゴリーアーカイブ

It’s all about PR — Smart Benchmarking AI Accelerators using Performance Representatives

投稿日: 2024年6月13日 作成者: jarxiv

要約 統計モデルは、商用既製 (COTS) AI ハードウェア アクセラレータの … 続きを読む →

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ProTrain: Efficient LLM Training via Memory-Aware Techniques

投稿日: 2024年6月13日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) をトレーニングするには、非常にメモリを消費し … 続きを読む →

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Unveiling Energy Efficiency in Deep Learning: Measurement, Prediction, and Scoring across Edge Devices

投稿日: 2024年6月11日 作成者: jarxiv

要約 現在、ディープラーニングの最適化は主に、高い推論精度の達成とレイテンシの短 … 続きを読む →

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QJL: 1-Bit Quantized JL Transform for KV Cache Quantization with Zero Overhead

投稿日: 2024年6月6日 作成者: jarxiv

要約 LLM を提供するには、KV キャッシュ内の Key-Value (KV) … 続きを読む →

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Off-the-Shelf Neural Network Architectures for Forex Time Series Prediction come at a Cost

投稿日: 2024年5月20日 作成者: jarxiv

要約 私たちの研究は、さまざまな長期短期記憶 (LSTM) ニューラル ネットワ … 続きを読む →

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LFED: A Literary Fiction Evaluation Dataset for Large Language Models

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) の急速な進化により、さまざまな側面にわたって … 続きを読む →

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Stochastic Q-learning for Large Discrete Action Spaces

投稿日: 2024年5月17日 作成者: jarxiv

要約 大規模な離散アクション空間を持つ複雑な環境では、強化学習 (RL) におい … 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5月15日 作成者: jarxiv

要約 大量の通信、特に集団操作は、10 億パラメータのニューラル ネットワークの … 続きを読む →

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QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving

投稿日: 2024年5月13日 作成者: jarxiv

要約 量子化により、大規模言語モデル (LLM) 推論を高速化できます。 研究コ … 続きを読む →

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QServe: W4A8KV4 Quantization and System Co-design for Efficient LLM Serving

投稿日: 2024年5月8日 作成者: jarxiv

要約 量子化により、大規模言語モデル (LLM) 推論を高速化できます。 研究コ … 続きを読む →

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