Buchumschlag

Towards Unified Task Embeddings Across Multiple Models: Bridging the Gap for Prompt-Based Large Language Models and Beyond

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Xinyu, Xu, Hainiu, Gui, Lin, He, Yulan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Beyond Prompting: An Efficient Embedding Framework for Open-Domain Question Answering
von: Hu, Zhanghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models Fall Short: Understanding Complex Relationships in Detective Narratives
von: Zhao, Runcong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multilingual Prompt Engineering in Large Language Models: A Survey Across NLP Tasks
von: Vatsal, Shubham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond the Prompt in Large Language Models: Comprehension, In-Context Learning, and Chain-of-Thought
von: Jiao, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Model Unlearning via Embedding-Corrupted Prompts
von: Liu, Chris Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SymbolicThought: Integrating Language Models and Symbolic Reasoning for Consistent and Interpretable Human Relationship Understanding
von: Zhao, Runcong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PromptRobust: Towards Evaluating the Robustness of Large Language Models on Adversarial Prompts
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PromptBench: A Unified Library for Evaluation of Large Language Models
von: Zhu, Kaijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

NOVER: Incentive Training for Language Models via Verifier-Free Reinforcement Learning
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Thinking-Language Modeling Gap in Large Language Models
von: Liu, Chenxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OpenToM: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Theory-of-Mind Reasoning Capabilities of Large Language Models
von: Xu, Hainiu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Large Language Models Generalize Procedures Across Representations?
von: Lin, Fangru, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking Large Language Model Uncertainty for Prompt Optimization
von: Guo, Pei-Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging the Semantic Gap for Categorical Data Clustering via Large Language Models
von: Yang, Zihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

BoNBoN Alignment for Large Language Models and the Sweetness of Best-of-n Sampling
von: Gui, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond the Hype: Embeddings vs. Prompting for Multiclass Classification Tasks
von: Kokkodis, Marios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Neural Prompting with Large Language Models
von: Tian, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large Language Model Prompt Datasets: An In-depth Analysis and Insights
von: Zhang, Yuanming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Circuit Component Reuse Across Tasks in Transformer Language Models
von: Merullo, Jack, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Block Circulant Adapter for Large Language Models
von: Ding, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Effects of Prompt Length on Domain-specific Tasks for Large Language Models
von: Liu, Qibang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging the Gap for Test-Time Multimodal Sentiment Analysis
von: Guo, Zirun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GUNDAM: Aligning Large Language Models with Graph Understanding
von: Ouyang, Sheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompting Large Language Models for Clinical Temporal Relation Extraction
von: He, Jianping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unified Multi-Task Learning & Model Fusion for Efficient Language Model Guardrailing
von: Neill, James O', et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Lightweight Reliability: Using Soft Prompts for Hallucination Mitigation in Large Language Models
von: Siddiqui, S M Tahmid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards a Unified View of Large Language Model Post-Training
von: Lv, Xingtai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

JoPA:Explaining Large Language Model's Generation via Joint Prompt Attribution
von: Chang, Yurui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hunt Instead of Wait: Evaluating Deep Data Research on Large Language Models
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Automatic Prompt Selection for Large Language Models
von: Do, Viet-Tung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Modeling Subjectivity in Cognitive Appraisal with Language Models
von: Zhou, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond instruction-conditioning, MoTE: Mixture of Task Experts for Multi-task Embedding Models
von: Romero, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniGuardian: A Unified Defense for Detecting Prompt Injection, Backdoor Attacks and Adversarial Attacks in Large Language Models
von: Lin, Huawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridge: A Unified Framework to Knowledge Graph Completion via Language Models and Knowledge Representation
von: Qiao, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniSD: Towards a Unified Self-Distillation Framework for Large Language Models
von: Jin, Yiqiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Assessing Dialect Fairness and Robustness of Large Language Models in Reasoning Tasks
von: Lin, Fangru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Task Vectors for Large Language Models
von: Kang, Joonseong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prompt-Based Bias Calibration for Better Zero/Few-Shot Learning of Language Models
von: He, Kang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Question-Aware Knowledge Graph Prompting for Enhancing Large Language Models
von: Liu, Haochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging the Gap Between Multimodal Foundation Models and World Models
von: He, Xuehai
Veröffentlicht: (2025)