Fantastic Gains and Where to Find Them: On the Existence and Prospect of General Knowledge Transfer between Any Pretrained Model
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Roth, Karsten, Thede, Lukas, Koepke, Almut Sophia, Vinyals, Oriol, Hénaff, Olivier, Akata, Zeynep |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Reflecting on the State of Rehearsal-free Continual Learning with Pretrained Models
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Context-Aware Multimodal Pretraining
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them
von: Wen, Kaiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Kaiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WikiBigEdit: Understanding the Limits of Lifelong Knowledge Editing in LLMs
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fantastic Biases (What are They) and Where to Find Them
von: Barriere, Valentin
Veröffentlicht: (2024)
von: Barriere, Valentin
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Animals and Where to Find Them: Segment Any Marine Animal with Dual SAM
von: Zhang, Pingping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Pingping, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Bugs and Where to Find Them in AI Benchmarks
von: Truong, Sang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Truong, Sang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TurboVSR: Fantastic Video Upscalers and Where to Find Them
von: Wang, Zhongdao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zhongdao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HALoGEN: Fantastic LLM Hallucinations and Where to Find Them
von: Ravichander, Abhilasha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ravichander, Abhilasha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fantastic Targets for Concept Erasure in Diffusion Models and Where To Find Them
von: Bui, Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bui, Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CapTrack: Multifaceted Evaluation of Forgetting in LLM Post-Training
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fantastic Reasoning Behaviors and Where to Find Them: Unsupervised Discovery of the Reasoning Process
von: Zhang, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structural Pruning of Large Vision Language Models: A Comprehensive Study on Pruning Dynamics, Recovery, and Data Efficiency
von: Huang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Investigating Structural Pruning and Recovery Techniques for Compressing Multimodal Large Language Models: An Empirical Study
von: Huang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Audio-Visual Generalized Zero-Shot Learning using Pre-Trained Large Multi-Modal Models
von: Kurzendörfer, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kurzendörfer, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Flips and Where to Find Them: A General Framework for Parameterized Local Search on Partitioning Problems
von: Grüttemeier, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Grüttemeier, Niels, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fantastic Semantics and Where to Find Them: Investigating Which Layers of Generative LLMs Reflect Lexical Semantics
von: Liu, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Vision-by-Language for Training-Free Compositional Image Retrieval
von: Karthik, Shyamgopal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Karthik, Shyamgopal, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ETHER: Efficient Finetuning of Large-Scale Models with Hyperplane Reflections
von: Bini, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bini, Massimo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Features and Where to Find Them: A Probing Method to combine Features from Multiple Foundation Models
von: Ramtoula, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramtoula, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond the final layer: Attentive multilayer fusion for vision transformers
von: Ciernik, Laure, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ciernik, Laure, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models
von: Singhi, Nishad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Singhi, Nishad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Multi-Task Gradient Updates and How to Find Them In a Cone
von: Hassanpour, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hassanpour, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dissecting Multimodal In-Context Learning: Modality Asymmetries and Circuit Dynamics in modern Transformers
von: Huang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Huang, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ReNO: Enhancing One-step Text-to-Image Models through Reward-based Noise Optimization
von: Eyring, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Eyring, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Powerful A/B-Testing Metrics and Where to Find Them
von: Jeunen, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jeunen, Olivier, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fantastic Copyrighted Beasts and How (Not) to Generate Them
von: He, Luxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Luxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Qudit Designs and Where to Find Them
von: Anand, Namit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Anand, Namit, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Facts and People: Where to Find Them.
von: Hirigoyen, Maria
Veröffentlicht: (1971)
von: Hirigoyen, Maria
Veröffentlicht: (1971)
Disentangled Representation Learning with the Gromov-Monge Gap
von: Uscidda, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Uscidda, Théo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dynamic Camera Poses and Where to Find Them
von: Rockwell, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rockwell, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hidden-Heavy Pentaquarks and Where to Find Them
von: Alasiri, Fareed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Alasiri, Fareed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Serverless Cold Starts and Where to Find Them
von: Joosen, Artjom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Joosen, Artjom, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Low Rank Gradients and Where to Find Them
von: Sonthalia, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sonthalia, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Identity-Preserving Lax Extensions and Where to Find Them
von: Goncharov, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goncharov, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exotic Hidden-heavy Hadrons and Where to Find Them
von: Braaten, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Braaten, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Time Series Representations for Classification Lie Hidden in Pretrained Vision Transformers
von: Roschmann, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Roschmann, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Sparse Autoencoders are Topic Models
von: Girrbach, Leander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Girrbach, Leander, et al.
Veröffentlicht: (2025)
How to Merge Your Multimodal Models Over Time?
von: Dziadzio, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dziadzio, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Reflecting on the State of Rehearsal-free Continual Learning with Pretrained Models
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Context-Aware Multimodal Pretraining
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
A Practitioner's Guide to Continual Multimodal Pretraining
von: Roth, Karsten, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them
von: Wen, Kaiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
WikiBigEdit: Understanding the Limits of Lifelong Knowledge Editing in LLMs
von: Thede, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2025)