Buchumschlag

Fine-Tuning Pre-trained Language Models to Detect In-Game Trash Talks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Fesalbon, Daniel, De La Cruz, Arvin, Mallari, Marvin, Rodelas, Nelson
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

Turning Trash into Treasure: Accelerating Inference of Large Language Models with Token Recycling
von: Luo, Xianzhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unleashing the Reasoning Potential of Pre-trained LLMs by Critique Fine-Tuning on One Problem
von: Wang, Yubo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pre-training LLM without Learning Rate Decay Enhances Supervised Fine-Tuning
von: Yano, Kazuki, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Empirical Analysis of Efficient Fine-Tuning Methods for Large Pre-Trained Language Models
von: Doering, Nigel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hadamard Adapter: An Extreme Parameter-Efficient Adapter Tuning Method for Pre-trained Language Models
von: Chen, Yuyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse is Enough in Fine-tuning Pre-trained Large Language Models
von: Song, Weixi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Model Merging in Pre-training of Large Language Models
von: Li, Yunshui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Forecasting Ferry Passenger Flow Using Long-Short Term Memory Neural Networks
von: Fesalbon, Daniel
Veröffentlicht: (2024)

Fine Tuning Methods for Low-resource Languages
von: Bakkenes, Tim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DEPT: Decoupled Embeddings for Pre-training Language Models
von: Iacob, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Less but Better: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Personality Detection
von: Shen, Lingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dissecting Fine-Tuning Unlearning in Large Language Models
von: Hong, Yihuai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fine-Tuning Language Models with Just Forward Passes
von: Malladi, Sadhika, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Making Pre-trained Language Models Great on Tabular Prediction
von: Yan, Jiahuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploiting Vocabulary Frequency Imbalance in Language Model Pre-training
von: Chung, Woojin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpacTor-T5: Pre-training T5 Models with Span Corruption and Replaced Token Detection
von: Ye, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SVFit: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Pre-Trained Models Using Singular Values
von: Sun, Chengwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PSK@EEUCA 2026: Fine-Tuning Large Language Models with Synthetic Data Augmentation for Multi-Class Toxicity Detection in Gaming Chat
von: Pulipaka, Srikar Kashyap
Veröffentlicht: (2026)

MediSwift: Efficient Sparse Pre-trained Biomedical Language Models
von: Thangarasa, Vithursan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Collaborative Fine-Tuning for On-Device Large Language Models
von: Wagner, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Multilingual Are Large Language Models Fine-Tuned for Translation?
von: Richburg, Aquia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PaPaformer: Language Model from Pre-trained Parallel Paths
von: Tapaninaho, Joonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learn or Recall? Revisiting Incremental Learning with Pre-trained Language Models
von: Zheng, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Pre-training Data Detection for Large Language Models via Surprising Tokens
von: Zhang, Anqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Coarse-Tuning for Ad-hoc Document Retrieval Using Pre-trained Language Models
von: Keyaki, Atsushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Aligning the Spectrum: Hybrid Graph Pre-training and Prompt Tuning across Homophily and Heterophily
von: Luo, Haitong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pre-trained Large Language Models Use Fourier Features to Compute Addition
von: Zhou, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HLAT: High-quality Large Language Model Pre-trained on AWS Trainium
von: Fan, Haozheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structural Pruning of Pre-trained Language Models via Neural Architecture Search
von: Klein, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MLKD-BERT: Multi-level Knowledge Distillation for Pre-trained Language Models
von: Zhang, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lory: Fully Differentiable Mixture-of-Experts for Autoregressive Language Model Pre-training
von: Zhong, Zexuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Knowledge Probing of Large Language Models by Adapting Pre-trained Embeddings
von: Sharma, Kartik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fine-Tuning Large Language Models to Appropriately Abstain with Semantic Entropy
von: Tjandra, Benedict Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Communication-Efficient and Tensorized Federated Fine-Tuning of Large Language Models
von: Ghiasvand, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompt Tuning for Natural Language to SQL with Embedding Fine-Tuning and RAG
von: Jang, Jisoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

Recovering the Pre-Fine-Tuning Weights of Generative Models
von: Horwitz, Eliahu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating Data Contamination for Pre-training Language Models
von: Jiang, Minhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Aligning Pre-trained Models for Spoken Language Translation
von: Sedláček, Šimon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sequence-to-Sequence Spanish Pre-trained Language Models
von: Araujo, Vladimir, et al.
Veröffentlicht: (2023)