Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | J, Mathav Raj, VM, Kushala, Warrier, Harikrishna, Gupta, Yogesh |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2404.10779 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Breaking Memorization Barriers in LLM Code Fine-Tuning via Information Bottleneck for Improved Generalization
par: Wang, Changsheng, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Changsheng, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking with MIMIC-IV, an irregular, spare clinical time series dataset
par: Bui, Hung, et autres
Publié: (2024)
par: Bui, Hung, et autres
Publié: (2024)
Step Rejection Fine-Tuning: A Practical Distillation Recipe
par: Slinko, Igor, et autres
Publié: (2026)
par: Slinko, Igor, et autres
Publié: (2026)
RepairLLaMA: Efficient Representations and Fine-Tuned Adapters for Program Repair
par: Silva, André, et autres
Publié: (2023)
par: Silva, André, et autres
Publié: (2023)
Refining Joint Text and Source Code Embeddings for Retrieval Task with Parameter-Efficient Fine-Tuning
par: Galliamov, Karim, et autres
Publié: (2024)
par: Galliamov, Karim, et autres
Publié: (2024)
Pimp My LLM: Leveraging Variability Modeling to Tune Inference Hyperparameters
par: Zine, Nada, et autres
Publié: (2026)
par: Zine, Nada, et autres
Publié: (2026)
Large Language Models for Analyzing Enterprise Architecture Debt in Unstructured Documentation
par: Pagels, Christin, et autres
Publié: (2026)
par: Pagels, Christin, et autres
Publié: (2026)
GiFT: Gibbs Fine-Tuning for Code Generation
par: Li, Haochen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Haochen, et autres
Publié: (2025)
Code Less, Align More: Efficient LLM Fine-tuning for Code Generation with Data Pruning
par: Tsai, Yun-Da, et autres
Publié: (2024)
par: Tsai, Yun-Da, et autres
Publié: (2024)
Grounded AI for Code Review: Resource-Efficient Large-Model Serving in Enterprise Pipelines
par: Mandal, Sayan, et autres
Publié: (2025)
par: Mandal, Sayan, et autres
Publié: (2025)
Automating the Enterprise with Foundation Models
par: Wornow, Michael, et autres
Publié: (2024)
par: Wornow, Michael, et autres
Publié: (2024)
Free and Customizable Code Documentation with LLMs: A Fine-Tuning Approach
par: Chakrabarty, Sayak, et autres
Publié: (2024)
par: Chakrabarty, Sayak, et autres
Publié: (2024)
Security Vulnerability Detection with Multitask Self-Instructed Fine-Tuning of Large Language Models
par: Yang, Aidan Z. H., et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Aidan Z. H., et autres
Publié: (2024)
One Model, Many Skills: Parameter-Efficient Fine-Tuning for Multitask Code Analysis
par: Akli, Amal, et autres
Publié: (2026)
par: Akli, Amal, et autres
Publié: (2026)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models
par: Weyssow, Martin, et autres
Publié: (2023)
par: Weyssow, Martin, et autres
Publié: (2023)
Beyond Verifiable Rewards: Rubric-Based GRM for Reinforced Fine-Tuning SWE Agents
par: Huang, Jiawei, et autres
Publié: (2026)
par: Huang, Jiawei, et autres
Publié: (2026)
Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Unit Test Generation: An Empirical Study
par: Storhaug, André, et autres
Publié: (2024)
par: Storhaug, André, et autres
Publié: (2024)
ADReFT: Adaptive Decision Repair for Safe Autonomous Driving via Reinforcement Fine-Tuning
par: Cheng, Mingfei, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Mingfei, et autres
Publié: (2025)
Keeping Code-Aware LLMs Fresh: Full Refresh, In-Context Deltas, and Incremental Fine-Tuning
par: Sharma, Pradeep Kumar, et autres
Publié: (2025)
par: Sharma, Pradeep Kumar, et autres
Publié: (2025)
Unlock the Correlation between Supervised Fine-Tuning and Reinforcement Learning in Training Code Large Language Models
par: Chen, Jie, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Jie, et autres
Publié: (2024)
LLM Critics Help Catch LLM Bugs
par: McAleese, Nat, et autres
Publié: (2024)
par: McAleese, Nat, et autres
Publié: (2024)
GiveMeLabeledIssues: An Open Source Issue Recommendation System
par: Vargovich, Joseph, et autres
Publié: (2023)
par: Vargovich, Joseph, et autres
Publié: (2023)
DynamiX: Dynamic Resource eXploration for Personalized Ad-Recommendations
par: Roychowdhury, Sohini, et autres
Publié: (2025)
par: Roychowdhury, Sohini, et autres
Publié: (2025)
To Err is AI : A Case Study Informing LLM Flaw Reporting Practices
par: McGregor, Sean, et autres
Publié: (2024)
par: McGregor, Sean, et autres
Publié: (2024)
BitsAI-Fix: LLM-Driven Approach for Automated Lint Error Resolution in Practice
par: Li, Yuanpeng, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yuanpeng, et autres
Publié: (2025)
Towards MLOps: A DevOps Tools Recommender System for Machine Learning System
par: Shah, Pir Sami Ullah, et autres
Publié: (2024)
par: Shah, Pir Sami Ullah, et autres
Publié: (2024)
Automatic Generation of Executable BPMN Models from Medical Guidelines
par: Sekar, Praveen Kumar Menaka, et autres
Publié: (2026)
par: Sekar, Praveen Kumar Menaka, et autres
Publié: (2026)
MetaSel: A Test Selection Approach for Fine-tuned DNN Models
par: Abbasishahkoo, Amin, et autres
Publié: (2025)
par: Abbasishahkoo, Amin, et autres
Publié: (2025)
A Catalog of Fairness-Aware Practices in Machine Learning Engineering
par: Voria, Gianmario, et autres
Publié: (2024)
par: Voria, Gianmario, et autres
Publié: (2024)
Continuous Integration Practices in Machine Learning Projects: The Practitioners` Perspective
par: Bernardo, João Helis, et autres
Publié: (2025)
par: Bernardo, João Helis, et autres
Publié: (2025)
Can LLMs Find Bugs in Code? An Evaluation from Beginner Errors to Security Vulnerabilities in Python and C++
par: Mhatre, Akshay, et autres
Publié: (2025)
par: Mhatre, Akshay, et autres
Publié: (2025)
The State of Documentation Practices of Third-party Machine Learning Models and Datasets
par: Oreamuno, Ernesto Lang, et autres
Publié: (2023)
par: Oreamuno, Ernesto Lang, et autres
Publié: (2023)
Fault Localization via Fine-tuning Large Language Models with Mutation Generated Stack Traces
par: Jambigi, Neetha, et autres
Publié: (2025)
par: Jambigi, Neetha, et autres
Publié: (2025)
LLM-Based Design Pattern Detection
par: Schindler, Christian, et autres
Publié: (2025)
par: Schindler, Christian, et autres
Publié: (2025)
Evaluating Robustness of Large Language Models in Enterprise Applications: Benchmarks for Perturbation Consistency Across Formats and Languages
par: Bogavelli, Tara, et autres
Publié: (2026)
par: Bogavelli, Tara, et autres
Publié: (2026)
LoRA-MME: Multi-Model Ensemble of LoRA-Tuned Encoders for Code Comment Classification
par: Haider, Md Akib, et autres
Publié: (2026)
par: Haider, Md Akib, et autres
Publié: (2026)
Assumptions to Evidence: Evaluating Security Practices Adoption and Their Impact on Outcomes in the npm Ecosystem
par: Zahan, Nusrat, et autres
Publié: (2025)
par: Zahan, Nusrat, et autres
Publié: (2025)
SkillScope: A Tool to Predict Fine-Grained Skills Needed to Solve Issues on GitHub
par: Carter, Benjamin C., et autres
Publié: (2025)
par: Carter, Benjamin C., et autres
Publié: (2025)
LLM Performance for Code Generation on Noisy Tasks
par: Sendyka, Radzim, et autres
Publié: (2025)
par: Sendyka, Radzim, et autres
Publié: (2025)
Perspective of Software Engineering Researchers on Machine Learning Practices Regarding Research, Review, and Education
par: Mojica-Hanke, Anamaria, et autres
Publié: (2024)
par: Mojica-Hanke, Anamaria, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Breaking Memorization Barriers in LLM Code Fine-Tuning via Information Bottleneck for Improved Generalization
par: Wang, Changsheng, et autres
Publié: (2025) -
Benchmarking with MIMIC-IV, an irregular, spare clinical time series dataset
par: Bui, Hung, et autres
Publié: (2024) -
Step Rejection Fine-Tuning: A Practical Distillation Recipe
par: Slinko, Igor, et autres
Publié: (2026) -
RepairLLaMA: Efficient Representations and Fine-Tuned Adapters for Program Repair
par: Silva, André, et autres
Publié: (2023) -
Refining Joint Text and Source Code Embeddings for Retrieval Task with Parameter-Efficient Fine-Tuning
par: Galliamov, Karim, et autres
Publié: (2024)