Salvato in:
| Autori principali: | Mishra, Asit, Stosic, Dusan, Layton, Simon, Micikevicius, Paulius |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2506.08027 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
The Future of Large Language Model Pre-training is Federated
di: Sani, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sani, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Improving training time and GPU utilization in geo-distributed language model training
di: Palak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Palak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data movement limits to frontier model training
di: Erdil, Ege, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Erdil, Ege, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pre-Deployment Complexity Estimation for Federated Perception Systems
di: Solaiman, KMA, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Solaiman, KMA, et al.
Pubblicazione: (2026)
FLStore: Efficient Federated Learning Storage for non-training workloads
di: Khan, Ahmad Faraz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khan, Ahmad Faraz, et al.
Pubblicazione: (2025)
LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs
di: Park, Chansung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Chansung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Marconi: Prefix Caching for the Era of Hybrid LLMs
di: Pan, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Rui, et al.
Pubblicazione: (2024)
MinT: Managed Infrastructure for Training and Serving Millions of LLMs
di: Lab, Mind, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lab, Mind, et al.
Pubblicazione: (2026)
LoRAFusion: Efficient LoRA Fine-Tuning for LLMs
di: Zhu, Zhanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Zhanda, et al.
Pubblicazione: (2025)
SFPrompt: Communication-Efficient Split Federated Fine-Tuning for Large Pre-Trained Models over Resource-Limited Devices
di: Cao, Linxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Linxiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
DISTFLASHATTN: Distributed Memory-efficient Attention for Long-context LLMs Training
di: Li, Dacheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Dacheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Fail Fast, Win Big: Rethinking the Drafting Strategy in Speculative Decoding via Diffusion LLMs
di: Pan, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Pan, Rui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards the Next Frontier of LLMs, Training on Private Data: A Cross-Domain Benchmark for Federated Fine-Tuning
di: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jimenez-Gutierrez, Daniel M., et al.
Pubblicazione: (2026)
LiquidGEMM: Hardware-Efficient W4A8 GEMM Kernel for High-Performance LLM Serving
di: Hu, Huanqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Huanqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
TorchTitan: One-stop PyTorch native solution for production ready LLM pre-training
di: Liang, Wanchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Wanchao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bitnet.cpp: Efficient Edge Inference for Ternary LLMs
di: Wang, Jinheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Jinheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vertical Federated Learning Hybrid Local Pre-training
di: Li, Wenguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Wenguo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Poison Once, Refuse Forever: Weaponizing Alignment for Injecting Bias in LLMs
di: Mamun, Md Abdullah Al, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mamun, Md Abdullah Al, et al.
Pubblicazione: (2025)
Low-Rank GEMM: Efficient Matrix Multiplication via Low-Rank Approximation with FP8 Acceleration
di: Metere, Alfredo
Pubblicazione: (2025)
di: Metere, Alfredo
Pubblicazione: (2025)
A Structure-Agnostic Co-Tuning Framework for LLMs and SLMs in Cloud-Edge Systems
di: Liu, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yuze, et al.
Pubblicazione: (2025)
SimulCost: A Cost-Aware Benchmark and Toolkit for Automating Physics Simulations with LLMs
di: Cao, Yadi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cao, Yadi, et al.
Pubblicazione: (2026)
GPT-FL: Generative Pre-trained Model-Assisted Federated Learning
di: Zhang, Tuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Tuo, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Unified Convergence Analysis for Semi-Decentralized Learning: Sampled-to-Sampled vs. Sampled-to-All Communication
di: Rodio, Angelo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rodio, Angelo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Synera: Synergistic LLM Serving across Device and Cloud at Scale
di: Wang, Genglin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Genglin, et al.
Pubblicazione: (2025)
PGT-I: Scaling Spatiotemporal GNNs with Memory-Efficient Distributed Training
di: Ockerman, Seth, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ockerman, Seth, et al.
Pubblicazione: (2025)
A-3PO: Accelerating Asynchronous LLM Training with Staleness-aware Proximal Policy Approximation
di: Li, Xiaocan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Xiaocan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Topology-Aware Knowledge Propagation in Decentralized Learning
di: Sakarvadia, Mansi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sakarvadia, Mansi, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedHERO: A Federated Learning Approach for Node Classification Task on Heterophilic Graphs
di: Chen, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
FedCGD: Collective Gradient Divergence Optimized Scheduling for Wireless Federated Learning
di: Chen, Tan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Tan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Research on Edge Computing and Cloud Collaborative Resource Scheduling Optimization Based on Deep Reinforcement Learning
di: Wang, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
HSplitLoRA: A Heterogeneous Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models
di: Lin, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Like Humans: Resource-Efficient Federated Fine-Tuning through Cognitive Developmental Stages
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Yebo, et al.
Pubblicazione: (2025)
PipeOffload: Improving Scalability of Pipeline Parallelism with Memory Optimization
di: Wan, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wan, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating Privacy-Preserving Federated Learning in Large-Scale LEO Satellite Systems
di: Guo, Binquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Binquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Using Large-Batches in Federated Learning
di: Tyagi, Sahil
Pubblicazione: (2025)
di: Tyagi, Sahil
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Approach to Enhance Machine Learning Scheduling Algorithms During Runtime Using Reinforcement Learning in Metascheduling Applications
di: Alshaer, Samer, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alshaer, Samer, et al.
Pubblicazione: (2025)
Federated Attention: A Distributed Paradigm for Collaborative LLM Inference over Edge Networks
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Deng, Xiumei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Graph Pruning with Sudden-Events Evaluation for Traffic Prediction using Online Semi-Decentralized ST-GNNs
di: Kralj, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kralj, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Task-Agnostic Federation over Decentralized Data: Research Landscape and Visions
di: Wu, Wentai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Wentai, et al.
Pubblicazione: (2025)
DPQuant: Efficient and Differentially-Private Model Training via Dynamic Quantization Scheduling
di: Gao, Yubo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Yubo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
The Future of Large Language Model Pre-training is Federated
di: Sani, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Improving training time and GPU utilization in geo-distributed language model training
di: Palak, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Data movement limits to frontier model training
di: Erdil, Ege, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Pre-Deployment Complexity Estimation for Federated Perception Systems
di: Solaiman, KMA, et al.
Pubblicazione: (2026) -
FLStore: Efficient Federated Learning Storage for non-training workloads
di: Khan, Ahmad Faraz, et al.
Pubblicazione: (2025)