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Xinyu Yao
Xinyu Yao
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DOPPLER框架通过双策略学习优化机器学习工作负载
研究人员开发了DOPPLER，一个新颖的三阶段框架，用于优化异步数据流图中的设备分配，特别是针对复杂的机器学习工作负载。该系统通过支持异步系统并整合强化学习和专家设计的启发式方法，解决了先前方法的局限性。DOPPLER的双策略网络，包括选择和放置策略，在减少执行时间和提高训练效率方面，与现有基线相比，表现出了卓越的性能。
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MHA-RAG 使用软提示来提高模型效率和准确性
研究人员开发了 MHA-RAG，这是一个新颖的框架，它将领域特定的示例编码为软提示，而不是传统的文本。这种方法利用多头注意力（Multi-Head Attention），旨在提高基础模型在数据有限的新领域中的适应效率和准确性。实验表明，MHA-RAG 在标准 RAG 的基础上实现了 20 个点的性能提升，同时将推理成本降低了 10 倍，无论示例顺序如何，都表现出卓越的准确性和效率。