Zobrazeno 1 - 10
of 252 707
pro vyhledávání: '"full model"'
Large language models (LLMs) show amazing performance on many domain-specific tasks after fine-tuning with some appropriate data. However, many domain-specific data are privately distributed across multiple owners. Thus, this dilemma raises the inter
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.17706
Fine-tuning large language models (LLMs) greatly improves model quality for downstream tasks. However, serving many fine-tuned LLMs concurrently is challenging due to the sporadic, bursty, and varying request patterns of different LLMs. To bridge thi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.05215
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
R. Juarez, M. Belotti, A. Kolsek, V. López, J. Alguacil, G. Pedroche, A. J. López-Revelles, P. Martínez-Albertos, M. De Pietri, P. Guijosa, Y. Le Tonqueze, M. J. Loughlin, E. Polunovskiy, R. Pampin, M. Fabbri, J. Sanz
Publikováno v:
Nature Communications, Vol 15, Iss 1, Pp 1-9 (2024)
Abstract The development of nuclear fusion as a safe and virtually limitless power source is receiving growing attention in the context of looming energy crisis and climate change. ITER project stands as the flagship international initiative and is a
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2cb78765fcce4fbead2e3e22e2b10180
Transfer learning is important for foundation models to adapt to downstream tasks. However, many foundation models are proprietary, so users must share their data with model owners to fine-tune the models, which is costly and raise privacy concerns.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.04870
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Lovinger, Justin1 (AUTHOR) auto@justinlovinger.com, Valova, Iren1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. Nov2024, Vol. 36 Issue 8, p1619-1630. 12p.
Autor:
Chaumaray, Marie Du Roy de1 (AUTHOR) marie.du-roy-de-chaumaray@univ-rennes2.fr, Marbac, Matthieu2 (AUTHOR)
Publikováno v:
Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology). Sep2024, Vol. 86 Issue 4, p896-921. 26p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.