Resultados de Búsqueda por Autor

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Understanding Catastrophic Forgetting in Language Models via Implicit Inference Autoría: Kotha, Suhas, Springer, Jacob Mitchell, Raghunathan, Aditi

Publicado 2023

Fuente: arXiv

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Sharpness-Aware Minimization Enhances Feature Quality via Balanced Learning Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Nagarajan, Vaishnavh, Raghunathan, Aditi

Publicado 2024

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Mitigating Bias in RAG: Controlling the Embedder Autoría: Kim, Taeyoun, Springer, Jacob, Raghunathan, Aditi, Sap, Maarten

Publicado 2025

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Disentangling Geometry, Performance, and Training in Language Models Autoría: Kulkarni, Atharva, Springer, Jacob Mitchell, Subramonian, Arjun, Swayamdipta, Swabha

Publicado 2026

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Repetition Improves Language Model Embeddings Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Kotha, Suhas, Fried, Daniel, Neubig, Graham, Raghunathan, Aditi

Publicado 2024

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6

Understanding the Influence of Synthetic Data for Text Embedders Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Adlakha, Vaibhav, Reddy, Siva, Raghunathan, Aditi, Mosbach, Marius

Publicado 2025

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7

Sharpness-Aware Pretraining Mitigates Catastrophic Forgetting Autoría: Watts, Ishaan, Li, Catherine, Goyal, Sachin, Springer, Jacob Mitchell, Raghunathan, Aditi

Publicado 2026

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8

Early Data Exposure Improves Robustness to Subsequent Fine-Tuning Autoría: Feng, Lawrence, Ghosal, Gaurav R., Springer, Jacob Mitchell, Zhong, Ziqian, Raghunathan, Aditi

Publicado 2026

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Overtrained Language Models Are Harder to Fine-Tune Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Goyal, Sachin, Wen, Kaiyue, Kumar, Tanishq, Yue, Xiang, Malladi, Sadhika, Neubig, Graham, Raghunathan, Aditi

Publicado 2025

Fuente: arXiv

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10

Annotations Mitigate Post-Training Mode Collapse Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Advani, Madhu, Aichberger, Lukas, Bradley, Arwen, Malach, Eran, Saremi, Omid, Williamson, Sinead, Nakkiran, Preetum, Littwin, Etai, Raghunathan, Aditi

Publicado 2026

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Understanding Catastrophic Forgetting in Language Models via Implicit Inference Autoría: Kotha, Suhas, Springer, Jacob Mitchell, Raghunathan, Aditi

Sharpness-Aware Minimization Enhances Feature Quality via Balanced Learning Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Nagarajan, Vaishnavh, Raghunathan, Aditi

Mitigating Bias in RAG: Controlling the Embedder Autoría: Kim, Taeyoun, Springer, Jacob, Raghunathan, Aditi, Sap, Maarten

Disentangling Geometry, Performance, and Training in Language Models Autoría: Kulkarni, Atharva, Springer, Jacob Mitchell, Subramonian, Arjun, Swayamdipta, Swabha

Repetition Improves Language Model Embeddings Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Kotha, Suhas, Fried, Daniel, Neubig, Graham, Raghunathan, Aditi

Understanding the Influence of Synthetic Data for Text Embedders Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Adlakha, Vaibhav, Reddy, Siva, Raghunathan, Aditi, Mosbach, Marius

Sharpness-Aware Pretraining Mitigates Catastrophic Forgetting Autoría: Watts, Ishaan, Li, Catherine, Goyal, Sachin, Springer, Jacob Mitchell, Raghunathan, Aditi

Early Data Exposure Improves Robustness to Subsequent Fine-Tuning Autoría: Feng, Lawrence, Ghosal, Gaurav R., Springer, Jacob Mitchell, Zhong, Ziqian, Raghunathan, Aditi

Overtrained Language Models Are Harder to Fine-Tune Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Goyal, Sachin, Wen, Kaiyue, Kumar, Tanishq, Yue, Xiang, Malladi, Sadhika, Neubig, Graham, Raghunathan, Aditi

Annotations Mitigate Post-Training Mode Collapse Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Advani, Madhu, Aichberger, Lukas, Bradley, Arwen, Malach, Eran, Saremi, Omid, Williamson, Sinead, Nakkiran, Preetum, Littwin, Etai, Raghunathan, Aditi

Resultados de búsqueda - Springer, Jacob

Understanding Catastrophic Forgetting in Language Models via Implicit Inference Autoría: Kotha, Suhas, Springer, Jacob Mitchell, Raghunathan, Aditi

Sharpness-Aware Minimization Enhances Feature Quality via Balanced Learning Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Nagarajan, Vaishnavh, Raghunathan, Aditi

Mitigating Bias in RAG: Controlling the Embedder Autoría: Kim, Taeyoun, Springer, Jacob, Raghunathan, Aditi, Sap, Maarten

Disentangling Geometry, Performance, and Training in Language Models Autoría: Kulkarni, Atharva, Springer, Jacob Mitchell, Subramonian, Arjun, Swayamdipta, Swabha

Repetition Improves Language Model Embeddings Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Kotha, Suhas, Fried, Daniel, Neubig, Graham, Raghunathan, Aditi

Understanding the Influence of Synthetic Data for Text Embedders Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Adlakha, Vaibhav, Reddy, Siva, Raghunathan, Aditi, Mosbach, Marius

Sharpness-Aware Pretraining Mitigates Catastrophic Forgetting Autoría: Watts, Ishaan, Li, Catherine, Goyal, Sachin, Springer, Jacob Mitchell, Raghunathan, Aditi

Early Data Exposure Improves Robustness to Subsequent Fine-Tuning Autoría: Feng, Lawrence, Ghosal, Gaurav R., Springer, Jacob Mitchell, Zhong, Ziqian, Raghunathan, Aditi

Overtrained Language Models Are Harder to Fine-Tune Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Goyal, Sachin, Wen, Kaiyue, Kumar, Tanishq, Yue, Xiang, Malladi, Sadhika, Neubig, Graham, Raghunathan, Aditi

Annotations Mitigate Post-Training Mode Collapse Autoría: Springer, Jacob Mitchell, Advani, Madhu, Aichberger, Lukas, Bradley, Arwen, Malach, Eran, Saremi, Omid, Williamson, Sinead, Nakkiran, Preetum, Littwin, Etai, Raghunathan, Aditi

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