RIFF: Learning to Rephrase Inputs for Few-shot Fine-tuning of Language Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Najafi, Saeed, Fyshe, Alona |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Offline Preference Optimization via Maximum Marginal Likelihood Estimation
von: Najafi, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Najafi, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Curriculum Learning for Vision-Language Tasks: A Study on Small-Scale Multimodal Training
von: Saha, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Saha, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
It's Not a Modality Gap: Characterizing and Addressing the Contrastive Gap
von: Fahim, Abrar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fahim, Abrar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FLEx: Language Modeling with Few-shot Language Explanations
von: Avsian, Adar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Avsian, Adar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Private Fine-tuning of Large Language Models with Zeroth-order Optimization
von: Tang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Utility of Domain-Adjacent Fine-Tuned Model Ensembles for Few-shot Problems
von: Alam, Md Ibrahim Ibne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alam, Md Ibrahim Ibne, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding the Staged Dynamics of Transformers in Learning Latent Structure
von: Saha, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Saha, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning to Learn for Few-shot Continual Active Learning
von: Ho, Stella, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ho, Stella, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fine-tuning vs. In-context Learning in Large Language Models: A Formal Language Learning Perspective
von: Ghosh, Bishwamittra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ghosh, Bishwamittra, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rephrase and Respond: Let Large Language Models Ask Better Questions for Themselves
von: Deng, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Deng, Yihe, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Chain of LoRA: Efficient Fine-tuning of Language Models via Residual Learning
von: Xia, Wenhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Wenhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Ensemble for Fine-tuning Language Models on Multiple Datasets
von: Li, Dongyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Dongyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SentinelLMs: Encrypted Input Adaptation and Fine-tuning of Language Models for Private and Secure Inference
von: Mishra, Abhijit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Mishra, Abhijit, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Question Rephrasing for Quantifying Uncertainty in Large Language Models: Applications in Molecular Chemistry Tasks
von: Chen, Zizhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Zizhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Finding Shared Decodable Concepts and their Negations in the Brain
von: Efird, Cory, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Efird, Cory, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Memorization in Fine-tuned Language Models
von: Zeng, Shenglai, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zeng, Shenglai, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Fine-tuning Large Language Models for Domain-specific Machine Translation
von: Zheng, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Automatic Pruning of Fine-tuning Datasets for Transformer-based Language Models
von: Tayaranian, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tayaranian, Mohammadreza, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DrugLLM: Open Large Language Model for Few-shot Molecule Generation
von: Liu, Xianggen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Xianggen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rephrase, Augment, Reason: Visual Grounding of Questions for Vision-Language Models
von: Prasad, Archiki, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Prasad, Archiki, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Memento: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs
von: Zhou, Huichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Huichi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Few Tokens, Big Leverage: Preserving Safety Alignment by Constraining Safety Tokens during Fine-tuning
von: Wang, Guoli, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Guoli, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Zero-shot and Few-shot Generation Strategies for Artificial Clinical Records
von: Frayling, Erlend, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Frayling, Erlend, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Privately Learning from Graphs with Applications in Fine-tuning Large Language Models
von: Yin, Haoteng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yin, Haoteng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Information Guided Regularization for Fine-tuning Language Models
von: Sharma, Mandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sharma, Mandar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural-Bayesian Program Learning for Few-shot Dialogue Intent Parsing
von: Hong, Mengze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hong, Mengze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Fine-tuning Language Models with Generative Adversarial Reward Modelling
von: Yu, Zhang Ze, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yu, Zhang Ze, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Whispering in Amharic: Fine-tuning Whisper for Low-resource Language
von: Gete, Dawit Ketema, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gete, Dawit Ketema, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MLP Fusion: Towards Efficient Fine-tuning of Dense and Mixture-of-Experts Language Models
von: Ai, Mengting, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ai, Mengting, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LAMPO: Large Language Models as Preference Machines for Few-shot Ordinal Classification
von: Qin, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qin, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient End-to-end Language Model Fine-tuning on Graphs
von: Xue, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xue, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Topic Modeling with Fine-tuning LLMs and Bag of Sentences
von: Schneider, Johannes
Veröffentlicht: (2024)
von: Schneider, Johannes
Veröffentlicht: (2024)
Confidence Is All You Need: Few-Shot RL Fine-Tuning of Language Models
von: Li, Pengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Pengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Zero-shot and Few-shot Study of Instruction-Finetuned Large Language Models Applied to Clinical and Biomedical Tasks
von: Labrak, Yanis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Labrak, Yanis, et al.
Veröffentlicht: (2023)
EpilepsyLLM: Domain-Specific Large Language Model Fine-tuned with Epilepsy Medical Knowledge
von: Zhao, Xuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Xuyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Vaccine: Perturbation-aware Alignment for Large Language Models against Harmful Fine-tuning Attack
von: Huang, Tiansheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Tiansheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Domain-Specific Pruning of Large Mixture-of-Experts Models with Few-shot Demonstrations
von: Dong, Zican, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Zican, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mechanistic Fine-tuning for In-context Learning
von: Cho, Hakaze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cho, Hakaze, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pre-trained Language Models Improve the Few-shot Prompt Ability of Decision Transformer
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Chem-FINESE: Validating Fine-Grained Few-shot Entity Extraction through Text Reconstruction
von: Wang, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Qingyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Offline Preference Optimization via Maximum Marginal Likelihood Estimation
von: Najafi, Saeed, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Exploring Curriculum Learning for Vision-Language Tasks: A Study on Small-Scale Multimodal Training
von: Saha, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
It's Not a Modality Gap: Characterizing and Addressing the Contrastive Gap
von: Fahim, Abrar, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FLEx: Language Modeling with Few-shot Language Explanations
von: Avsian, Adar, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Private Fine-tuning of Large Language Models with Zeroth-order Optimization
von: Tang, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)