
Teil der Reihe: Education (R0)
Enhancing LLM Performance
Efficacy, Fine-Tuning, and Inference Techniques
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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
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- Kompatibilität: Lesbar auf Geräten und Apps mit PDF-Unterstützung.
Herstellerinformationen
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Enhancing LLM Performance
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