MetaLLM: A High-performant and Cost-efficient Dynamic Framework for Wrapping LLMs

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Nguyen, Quang H., Dao, Thinh, Hoang, Duy C., Decugis, Juliette, Manchanda, Saurav, Chawla, Nitesh V., Doan, Khoa D.
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Artificial Intelligence
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2407.10834