Buchumschlag

Model Editing by Standard Fine-Tuning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gangadhar, Govind, Stratos, Karl
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Joint Localization and Activation Editing for Low-Resource Fine-Tuning
von: Lai, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Team Trifecta at Factify5WQA: Setting the Standard in Fact Verification with Fine-Tuning
von: Chiang, Shang-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models
von: Zhang, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fine-Tuning Language Models with Reward Learning on Policy
von: Lang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Sparse Fine-Tuning to Large Language Models
von: Ansell, Alan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

In-Context Fine-Tuning for Time-Series Foundation Models
von: Das, Abhimanyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Boosting Large Language Models with Mask Fine-Tuning
von: Zhang, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fine-Tuning Improves Information Conveyance in Language Models
von: Cheng, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Proximal Supervised Fine-Tuning
von: Zhu, Wenhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Crafting Efficient Fine-Tuning Strategies for Large Language Models
von: Oliver, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accidental Vulnerability: Factors in Fine-Tuning that Shift Model Safeguards
von: Pandey, Punya Syon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fine-Tuning Discrete Diffusion Models with Policy Gradient Methods
von: Zekri, Oussama, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ABBA-Adapters: Efficient and Expressive Fine-Tuning of Foundation Models
von: Singhal, Raghav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Large Language Models with Concept-Aware Fine-Tuning
von: Chen, Michael K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unintended Memorization of Sensitive Information in Fine-Tuned Language Models
von: Szep, Marton, et al.
Veröffentlicht: (2026)

G-Loss: Graph-Guided Fine-Tuning of Language Models
von: Sharma, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Order-Independence Without Fine Tuning
von: McIlroy-Young, Reid, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning in Large Models: A Survey of Methodologies
von: Wang, Luping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fine-Tuning a Time Series Foundation Model with Wasserstein Loss
von: Chernov, Andrei
Veröffentlicht: (2024)

DARE the Extreme: Revisiting Delta-Parameter Pruning For Fine-Tuned Models
von: Deng, Wenlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mafin: Enhancing Black-Box Embeddings with Model Augmented Fine-Tuning
von: Zhang, Mingtian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hallucination Detection in LLMs: Fast and Memory-Efficient Fine-Tuned Models
von: Arteaga, Gabriel Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural Parameter Search for Slimmer Fine-Tuned Models and Better Transfer
von: Du, Guodong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PoliTune: Analyzing the Impact of Data Selection and Fine-Tuning on Economic and Political Biases in Large Language Models
von: Agiza, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Play Fine-Tuning Converts Weak Language Models to Strong Language Models
von: Chen, Zixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Supervised Fine-Tuning as Inverse Reinforcement Learning
von: Sun, Hao
Veröffentlicht: (2024)

Inference-Aware Fine-Tuning for Best-of-N Sampling in Large Language Models
von: Chow, Yinlam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Q-SFT: Q-Learning for Language Models via Supervised Fine-Tuning
von: Hong, Joey, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Trust in Large Language Models via Uncertainty-Calibrated Fine-Tuning
von: Krishnan, Ranganath, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Direct Alignment of Draft Model for Speculative Decoding with Chat-Fine-Tuned LLMs
von: Goel, Raghavv, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Show Me How It's Done: The Role of Explanations in Fine-Tuning Language Models
von: Ballout, Mohamad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BEFT: Bias-Efficient Fine-Tuning of Language Models in Low-Data Regimes
von: Huang, Baichuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Linear Chain Transformation: Expanding Optimization Dynamics for Fine-Tuning Large Language Models
von: Wang, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accurate Prediction of Ligand-Protein Interaction Affinities with Fine-Tuned Small Language Models
von: Fauber, Ben
Veröffentlicht: (2024)

Assessing the Macro and Micro Effects of Random Seeds on Fine-Tuning Large Language Models
von: Bui, Nghia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLMs Meet Finance: Fine-Tuning Foundation Models for the Open FinLLM Leaderboard
von: Rao, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform
von: Gao, Ziqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ROSA: Random Subspace Adaptation for Efficient Fine-Tuning
von: Hameed, Marawan Gamal Abdel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding the Performance and Estimating the Cost of LLM Fine-Tuning
von: Xia, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instruction Fine-Tuning: Does Prompt Loss Matter?
von: Huerta-Enochian, Mathew, et al.
Veröffentlicht: (2024)