Fine-tuning LLaMA 2 interference: a comparative study of language implementations for optimal efficiency

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Hossain, Sazzad, Seyam, Touhidul Alam, Chowdhury, Avijit, Xamidov, Munis, Ghose, Rajib, Pathak, Abhijit
Format:	Preprint
Publié:	2025
Sujets:	Machine Learning Artificial Intelligence
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https://arxiv.org/abs/2502.01651