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基于模型强化学习的边缘计算无线大语言模型推理自适应层切分方法
专辑 | Updated:2025-03-13
    • 基于模型强化学习的边缘计算无线大语言模型推理自适应层切分方法

      Enhanced Publication
    • Adaptive layer splitting for wireless large language model inference in edge computing: a model-based reinforcement learning approach

    • 在边缘计算领域,本研究引入了一种受基于模型的强化学习启发的框架,以优化大型语言模型的部署,显著降低计算成本,并在各种网络条件下平衡推理性能和计算负载。
    • 信息与电子工程前沿(英文)   2025年26卷第2期 页码:278-292
    • DOI:10.1631/FITEE.2400468    

      中图分类号: TP391
    • 收稿日期:2024-06-01

      修回日期:2024-09-13

      纸质出版日期:2025-02

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  • 陈宇轩, 李荣鹏, 于小雪, 等. 基于模型强化学习的边缘计算无线大语言模型推理自适应层切分方法[J]. 信息与电子工程前沿(英文), 2025,26(2):278-292. DOI: 10.1631/FITEE.2400468.

    Yuxuan CHEN, Rongpeng LI, Xiaoxue YU, et al. Adaptive layer splitting for wireless large language model inference in edge computing: a model-based reinforcement learning approach[J]. Frontiers of information technology & electronic engineering, 2025, 26(2): 278-292. DOI: 10.1631/FITEE.2400468.

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