Buchumschlag

Poodle: Seamlessly Scaling Down Large Language Models with Just-in-Time Model Replacement

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Strassenburg, Nils, Glavic, Boris, Rabl, Tilmann
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Databases Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning from Uncertain Data: From Possible Worlds to Possible Models
von: Zhu, Jiongli, et al.
Veröffentlicht: (2024)

An Empirical Evaluation of Serverless Cloud Infrastructure for Large-Scale Data Processing
von: Bodner, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SMART: Automatically Scaling Down Language Models with Accuracy Guarantees for Reduced Processing Fees
von: Jo, Saehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SEED: Domain-Specific Data Curation With Large Language Models
von: Chen, Zui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Magneto: Combining Small and Large Language Models for Schema Matching
von: Liu, Yurong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cost-based Selection of Provenance Sketches for Data Skipping
von: Liu, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MetaMP: Seamless Metadata Enrichment and AI Application Framework for Enhanced Membrane Protein Visualization and Analysis
von: Awotoro, Ebenezer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TranSQL+: Serving Large Language Models with SQL on Low-Resource Hardware
von: Sun, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TabulaX: Leveraging Large Language Models for Multi-Class Table Transformations
von: Nobari, Arash Dargahi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

QoS-QoE Translation with Large Language Model
von: Yu, Yingjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ZeroED: Hybrid Zero-shot Error Detection through Large Language Model Reasoning
von: Ni, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The CAP Principle for LLM Serving: A Survey of Long-Context Large Language Model Serving
von: Zeng, Pai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Practical Benchmarking of Data Cleaning Techniques: On Generating Authentic Errors via Large Language Models
von: Liu, Xinyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Skyrise: Exploiting Serverless Cloud Infrastructure for Elastic Data Processing
von: Bodner, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reliable Curation of EHR Dataset via Large Language Models under Environmental Constraints
von: Xiong, Raymond M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge Graphs for Enhancing Large Language Models in Entity Disambiguation
von: Pons, Gerard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Discovery of Motif Transition Process for Large-Scale Temporal Graphs
von: Zheng, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Query Performance Explanation through Large Language Model for HTAP Systems
von: Xiu, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GNN: Graph Neural Network and Large Language Model for Data Discovery
von: Hoang, Thomas
Veröffentlicht: (2024)

RAMSeS: Robust and Adaptive Model Selection for Time-Series Anomaly Detection Algorithms
von: Abdelmaksoud, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multivariate Time-series Anomaly Detection via Dynamic Model Pool & Ensembling
von: Hu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Technology Mapping with Large Language Models
von: Nguyen, Minh Hieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An LLM-Guided Query-Aware Inference System for GNN Models on Large Knowledge Graphs
von: Afandi, Waleed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Humans, Machine Learning, and Language Models in Union: A Cognitive Study on Table Unionability
von: Marimuthu, Sreeram, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DEREC-SIMPRO: unlock Language Model benefits to advance Synthesis in Data Clean Room
von: Kwok, Tung Sum Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Down with the Hierarchy: The 'H' in HNSW Stands for "Hubs"
von: Munyampirwa, Blaise, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ScaleDoc: Scaling LLM-based Predicates over Large Document Collections
von: Zhang, Hengrui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Jellyfish: A Large Language Model for Data Preprocessing
von: Zhang, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PluRel: Synthetic Data unlocks Scaling Laws for Relational Foundation Models
von: Kothapalli, Vignesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DisCEdge: Distributed Context Management for Large Language Models at the Edge
von: Malekabbasi, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Large Language Models Meet Vector Databases: A Survey
von: Jing, Zhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Model Consistency of Feature Importance in Electrospinning: Separating Robust from Model-Dependent Features
von: Mahdian, Mehrab, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond explaining: XAI-based Adaptive Learning with SHAP Clustering for Energy Consumption Prediction
von: Clement, Tobias, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HeiSD: Hybrid Speculative Decoding for Embodied Vision-Language-Action Models with Kinematic Awareness
von: Zheng, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TimeBlocks: Foundational and Continual Time-Series Blockbase -- Extended Version
von: Campos, David, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Query Repair for Aggregate Constraints
von: Algarni, Shatha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predictive Query Language: A Domain-Specific Language for Predictive Modeling on Relational Databases
von: Kocijan, Vid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hunt Instead of Wait: Evaluating Deep Data Research on Large Language Models
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Certain and Approximately Certain Models for Statistical Learning
von: Zhen, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TimeCSL: Unsupervised Contrastive Learning of General Shapelets for Explorable Time Series Analysis
von: Liang, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)