Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Ko, Myeongseob, Kang, Feiyang, Shi, Weiyan, Jin, Ming, Yu, Zhou, Jia, Ruoxi |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2402.08922 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Characterizing Model-Native Skills
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Signal is in the Steps: Local Scoring for Reasoning Data Selection
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Probing Knowledge Holes in Unlearned LLMs
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Injecting Measurement Information Yields a Fast and Noise-Robust Diffusion-Based Inverse Problem Solver
von: Patsenker, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Patsenker, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Boosting Alignment for Post-Unlearning Text-to-Image Generative Models
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Capturing the Temporal Dependence of Training Data Influence
von: Wang, Jiachen T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Jiachen T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdaDeDup: Adaptive Hybrid Data Pruning for Efficient Large-Scale Object Detection Training
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Retracing the Past: LLMs Emit Training Data When They Get Lost
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2025)
AutoScale: Scale-Aware Data Mixing for Pre-Training LLMs
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Sustainable AI Economy Needs Data Deals That Work for Generators
von: Jia, Ruoxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jia, Ruoxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Accumulative SGD Influence Estimation for Data Attribution
von: Shi, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Yunxiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data-Centric Human Preference with Rationales for Direct Preference Alignment
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Data Shapley for Weighted Nearest Neighbor Algorithms
von: Wang, Jiachen T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Jiachen T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
DCFold: Efficient Protein Structure Generation with Single Forward Pass
von: Zhang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
f-INE: A Hypothesis Testing Framework for Estimating Influence under Training Randomness
von: Panda, Subhodip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Panda, Subhodip, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Memory-Induced Tool-Drift in LLM Agents
von: Dabas, Mahavir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Dabas, Mahavir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Get more for less: Principled Data Selection for Warming Up Fine-Tuning in LLMs
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DataInf: Efficiently Estimating Data Influence in LoRA-tuned LLMs and Diffusion Models
von: Kwon, Yongchan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kwon, Yongchan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
The Convergence Gap: Instruction-Tuned Language Models Stabilize Later in the Forward Pass
von: Zhou, Yifan
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Yifan
Veröffentlicht: (2026)
HyperINF: Unleashing the HyperPower of the Schulz's Method for Data Influence Estimation
von: Zhou, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quagmires in SFT-RL Post-Training: When High SFT Scores Mislead and What to Use Instead
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Approximate Fisher Influence Function: Faster Estimation of Data Influence in Statistical Models
von: Lev, Omri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lev, Omri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can We Trust the Performance Evaluation of Uncertainty Estimation Methods in Text Summarization?
von: He, Jianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Jianfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Training Data Influence Analysis and Estimation: A Survey
von: Hammoudeh, Zayd, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Hammoudeh, Zayd, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Influence Dynamics and Stagewise Data Attribution
von: Lee, Jin Hwa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Jin Hwa, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Influence Strength Estimation in Hyperbolic Space for Social Influence Maximization
von: Qiao, Hongliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiao, Hongliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MATES: Model-Aware Data Selection for Efficient Pretraining with Data Influence Models
von: Yu, Zichun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Zichun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Just Enough Shifts: Mitigating Over-Refusal in Aligned Language Models with Targeted Representation Fine-Tuning
von: Dabas, Mahavir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dabas, Mahavir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Test-Time Model Adaptation with Only Forward Passes
von: Niu, Shuaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Niu, Shuaicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automated Efficient Estimation using Monte Carlo Efficient Influence Functions
von: Agrawal, Raj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Agrawal, Raj, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Influence Functions for Efficient Data Selection in Reasoning
von: Humane, Prateek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Humane, Prateek, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Layer-Aware Influence for Online Data Valuation Estimation
von: Yang, Ziao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Ziao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Skin-in-the-Game: Decision Making via Multi-Stakeholder Alignment in LLMs
von: Sel, Bilgehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sel, Bilgehan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Weak Cues to Real Identities: Evaluating Inference-Driven De-Anonymization in LLM Agents
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Demystifying Synthetic Data in LLM Pre-training: A Systematic Study of Scaling Laws, Benefits, and Pitfalls
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DiPT: Enhancing LLM reasoning through diversified perspective-taking
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-Efficient RLVR via Off-Policy Influence Guidance
von: Zhu, Erle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Erle, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Data Attribution for Diffusion Models: Timestep-induced Bias in Influence Estimation
von: Xie, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xie, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes
von: Malladi, Sadhika, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Malladi, Sadhika, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Data Selection at Scale via Influence Distillation
von: Nikdan, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nikdan, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Characterizing Model-Native Skills
von: Kang, Feiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
The Signal is in the Steps: Local Scoring for Reasoning Data Selection
von: Just, Hoang Anh, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Probing Knowledge Holes in Unlearned LLMs
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Injecting Measurement Information Yields a Fast and Noise-Robust Diffusion-Based Inverse Problem Solver
von: Patsenker, Jonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Boosting Alignment for Post-Unlearning Text-to-Image Generative Models
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2024)