Salvato in:
| Autori principali: | Hashimoto, Kazuma, Raman, Karthik, Bendersky, Michael |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2311.09619 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Ambiguity-Aware In-Context Learning with Large Language Models
di: Gao, Lingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gao, Lingyu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Refract ICL: Rethinking Example Selection in the Era of Million-Token Models
di: Akula, Arjun R., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akula, Arjun R., et al.
Pubblicazione: (2025)
How Does Beam Search improve Span-Level Confidence Estimation in Generative Sequence Labeling?
di: Hashimoto, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Hashimoto, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2022)
Multimodal Reranking for Knowledge-Intensive Visual Question Answering
di: Wen, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wen, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Stochastic RAG: End-to-End Retrieval-Augmented Generation through Expected Utility Maximization
di: Zamani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zamani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2024)
Class-Incremental Few-Shot Event Detection
di: Zhao, Kailin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Kailin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Failures Are the Stepping Stones to Success: Enhancing Few-Shot In-Context Learning by Leveraging Negative Samples
di: Liang, Yunhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Yunhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Cross-lingual Text Classification through In-Context One-Shot Demonstrations
di: Villa-Cueva, Emilio, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Villa-Cueva, Emilio, et al.
Pubblicazione: (2024)
Few Shot Class Incremental Learning using Vision-Language models
di: Kumar, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kumar, Anurag, et al.
Pubblicazione: (2024)
Selecting Demonstrations for Many-Shot In-Context Learning via Gradient Matching
di: Zhang, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Jianfei, et al.
Pubblicazione: (2025)
In-Context Learning Distillation for Efficient Few-Shot Fine-Tuning
di: Duan, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Duan, Yifei, et al.
Pubblicazione: (2024)
In-Context Learning for Few-Shot Nested Named Entity Recognition
di: Zhang, Meishan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Meishan, et al.
Pubblicazione: (2024)
In-Context Fixation: When Demonstrated Labels Override Semantics in Few-Shot Classification
di: Liu, Ming
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Ming
Pubblicazione: (2026)
Embedding-Based Context-Aware Reranker
di: Yuan, Ye, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Ye, et al.
Pubblicazione: (2025)
In-Context Learning Demonstration Selection via Influence Analysis
di: S., Vinay M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: S., Vinay M., et al.
Pubblicazione: (2024)
LLM-based MOFs Synthesis Condition Extraction using Few-Shot Demonstrations
di: Shi, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mechanistic Finetuning of Vision-Language-Action Models via Few-Shot Demonstrations
di: Mitra, Chancharik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mitra, Chancharik, et al.
Pubblicazione: (2025)
AdaptAgent: Adapting Multimodal Web Agents with Few-Shot Learning from Human Demonstrations
di: Verma, Gaurav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Verma, Gaurav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cross-lingual Few-shot Learning for Persian Sentiment Analysis with Incremental Adaptation
di: Majidi, Farideh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Majidi, Farideh, et al.
Pubblicazione: (2025)
FewMMBench: A Benchmark for Multimodal Few-Shot Learning
di: Dogan, Mustafa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dogan, Mustafa, et al.
Pubblicazione: (2026)
Comparative Analysis of Listwise Reranking with Large Language Models in Limited-Resource Language Contexts
di: Shen, Yanxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shen, Yanxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bridging Modalities: Enhancing Cross-Modality Hate Speech Detection with Few-Shot In-Context Learning
di: Hee, Ming Shan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hee, Ming Shan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Retrieval Augmented Generation or Long-Context LLMs? A Comprehensive Study and Hybrid Approach
di: Li, Zhuowan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zhuowan, et al.
Pubblicazione: (2024)
GRAD: Generative Retrieval-Aligned Demonstration Sampler for Efficient Few-Shot Reasoning
di: Gabouj, Oussama, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gabouj, Oussama, et al.
Pubblicazione: (2025)
Curriculum Demonstration Selection for In-Context Learning
di: Vu, Duc Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vu, Duc Anh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning to Rewrite Prompts for Personalized Text Generation
di: Li, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Cheng, et al.
Pubblicazione: (2023)
LLMs Are Few-Shot In-Context Low-Resource Language Learners
di: Cahyawijaya, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cahyawijaya, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evidence-backed Fact Checking using RAG and Few-Shot In-Context Learning with LLMs
di: Singhal, Ronit, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Singhal, Ronit, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Impact of Demonstrations on Multilingual In-Context Learning: A Multidimensional Analysis
di: Zhang, Miaoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Miaoran, et al.
Pubblicazione: (2024)
Query-focused and Memory-aware Reranker for Long Context Processing
di: Li, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yuqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
The Surprising Effectiveness of Test-Time Training for Few-Shot Learning
di: Akyürek, Ekin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Akyürek, Ekin, et al.
Pubblicazione: (2024)
AI Coding with Few-Shot Prompting for Thematic Analysis
di: Flanders, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Flanders, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Not All Demonstration Examples are Equally Beneficial: Reweighting Demonstration Examples for In-Context Learning
di: Yang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2023)
Revisiting Demonstration Selection Strategies in In-Context Learning
di: Peng, Keqin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Keqin, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Potential and Limitations of Few-Shot In-Context Learning to Generate Metamorphic Specifications for Tax Preparation Software
di: Srinivas, Dananjay, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Srinivas, Dananjay, et al.
Pubblicazione: (2023)
Jailbreak and Guard Aligned Language Models with Only Few In-Context Demonstrations
di: Wei, Zeming, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wei, Zeming, et al.
Pubblicazione: (2023)
LaMP: When Large Language Models Meet Personalization
di: Salemi, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Salemi, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2023)
In-Context Learning with Iterative Demonstration Selection
di: Qin, Chengwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Qin, Chengwei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Dynamic Demonstrations Controller for In-Context Learning
di: Zhao, Fei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Fei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Structured Semantic Information Helps Retrieve Better Examples for In-Context Learning Applied to Few-Shot Relation Extraction
di: Chakma, Aunabil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chakma, Aunabil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Ambiguity-Aware In-Context Learning with Large Language Models
di: Gao, Lingyu, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Refract ICL: Rethinking Example Selection in the Era of Million-Token Models
di: Akula, Arjun R., et al.
Pubblicazione: (2025) -
How Does Beam Search improve Span-Level Confidence Estimation in Generative Sequence Labeling?
di: Hashimoto, Kazuma, et al.
Pubblicazione: (2022) -
Multimodal Reranking for Knowledge-Intensive Visual Question Answering
di: Wen, Haoyang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Stochastic RAG: End-to-End Retrieval-Augmented Generation through Expected Utility Maximization
di: Zamani, Hamed, et al.
Pubblicazione: (2024)