Enhancing LLM Performance, Gebunden
Enhancing LLM Performance
- Efficacy, Fine-Tuning, and Inference Techniques
(soweit verfügbar beim Lieferanten)
- Herausgeber:
- Peyman Passban, Andy Way, Mehdi Rezagholizadeh
- Verlag:
- Springer, 07/2025
- Einband:
- Gebunden
- Sprache:
- Englisch
- ISBN-13:
- 9783031857461
- Artikelnummer:
- 12348290
- Umfang:
- 204 Seiten
- Gewicht:
- 475 g
- Maße:
- 241 x 160 mm
- Stärke:
- 17 mm
- Erscheinungstermin:
- 5.7.2025
- Serie:
- Machine Translation: Technologies and Applications - Band 7
- Hinweis
-
Achtung: Artikel ist nicht in deutscher Sprache!
Klappentext
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.