Teil der Reihe: Education (R0)

Enhancing LLM Performance

Efficacy, Fine-Tuning, and Inference Techniques
Angebot€160,49
inkl. MwSt. • Kein physischer Versand
Sofort per Download lieferbar
Nach dem Kauf direkt als Download verfügbar.

E-Book
eBook-Format:PDF

Benachrichtigung aktivieren

Wir informieren Sie per E-Mail, sobald dieses Produkt wieder verfügbar ist.

Inhaltsangabe

Introduction and Fundamentals.- SPEED: Speculative Pipelined Execution for Efficient Decoding.- Efficient LLM Inference on CPUs.- KronA: Parameter-Efficient Tuning with Kronecker Adapter.- LoDA: Low-Dimensional Adaptation of Large Language Models.- Sparse Fine-Tuning for Inference Acceleration of Large Language Models.- TCNCA: Temporal CNN with Chunked Attention for Efficient Training on Long Sequences.- Class-Based Feature Knowledge Distillation.- On the Use of Cross-Attentive Fusion Techniques for Audio-Visual Speaker Verification.- An Efficient Clustering Algorithm for Self-Supervised Speaker Recognition.- Remaining Issues for AI.

Produktdetails
  • Erscheinungsdatum: 04.07.2025
  • Autor/Autorin: Peyman Passban
  • Reihe: Education (R0)
  • Format: E-Book
  • Dateiformat: PDF
  • Kopierschutz: Wasserzeichen
  • Dateigröße: 7.2 MB
  • Verlag: SPRINGER
  • Sprache: Englisch
  • Umfang: 200 Seiten
  • ISBN: 9783031857478
  • Lieferung: Sofort per Download
  • Hinweis: Sofort per Download lieferbar. Kein physischer Versand.
  • Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
Springer Nature Customer Service Center GmbH

Email: ProductSafety@springernature.com