Buchumschlag

ERATTA: Extreme RAG for Table To Answers with Large Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Roychowdhury, Sohini, Krema, Marko, Mahammad, Anvar, Moore, Brian, Mukherjee, Arijit, Prakashchandra, Punit
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

FiSTECH: Financial Style Transfer to Enhance Creativity without Hallucinations in LLMs
von: Roychowdhury, Sohini, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Observations on Building RAG Systems for Technical Documents
von: Soman, Sumit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rewarding Intellectual Humility Learning When Not To Answer In Large Language Models
von: Jha, Abha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Confidence Calibration in Large Language Models
von: Michael, Noam, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM4XCE: Large Language Models for Extremely Large-Scale Massive MIMO Channel Estimation
von: Li, Renbin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explicit Diversity Conditions for Effective Question Answer Generation with Large Language Models
von: Yadav, Vikas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LCD: Advancing Extreme Low-Bit Clustering for Large Language Models via Knowledge Distillation
von: Liu, Fangxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GNN-RAG: Graph Neural Retrieval for Large Language Model Reasoning
von: Mavromatis, Costas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TableRAG: Million-Token Table Understanding with Language Models
von: Chen, Si-An, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quant-dLLM: Post-Training Extreme Low-Bit Quantization for Diffusion Large Language Models
von: Zhang, Tianao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thinking Forward and Backward: Effective Backward Planning with Large Language Models
von: Ren, Allen Z., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Astute RAG: Overcoming Imperfect Retrieval Augmentation and Knowledge Conflicts for Large Language Models
von: Wang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Open-RAG: Enhanced Retrieval-Augmented Reasoning with Open-Source Large Language Models
von: Islam, Shayekh Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Answer Matching Outperforms Multiple Choice for Language Model Evaluation
von: Chandak, Nikhil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Table Retrieval and Understanding with Multimodal Large Language Models
von: Xu, Zhuoyan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GRACE: Graph Neural Networks for Locus-of-Care Prediction under Extreme Class Imbalance
von: Kumar, Subham, et al.
Veröffentlicht: (2025)

PTQ1.61: Push the Real Limit of Extremely Low-Bit Post-Training Quantization Methods for Large Language Models
von: Zhao, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FEAT: A Linear-Complexity Foundation Model for Extremely Large Structured Data
von: Song, Zhenghang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RAVR: Reference-Answer-guided Variational Reasoning for Large Language Models
von: Lin, Tianqianjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dead Weights, Live Signals: Feedforward Graphs of Frozen Language Models
von: Armstrong, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DISPO: Enhancing Training Efficiency and Stability in Reinforcement Learning for Large Language Model Mathematical Reasoning
von: Karaman, Batuhan K., et al.
Veröffentlicht: (2026)

ContextFocus: Activation Steering for Contextual Faithfulness in Large Language Models
von: Anand, Nikhil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LexC-Gen: Generating Data for Extremely Low-Resource Languages with Large Language Models and Bilingual Lexicons
von: Yong, Zheng-Xin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniExtreme: A Universal Foundation Model for Extreme Weather Forecasting
von: Ni, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating Extremes: Dynamic Sparsity in Large Output Spaces
von: Ullah, Nasib, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model
von: Li, Kenneth, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Are LLMs The Way Forward? A Case Study on LLM-Guided Reinforcement Learning for Decentralized Autonomous Driving
von: Anvar, Timur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Intent-Aware Personalization with Machine Learning and RAG-Enabled Large Language Models for Financial Services Marketing
von: Shanivendra, Akhil Chandra
Veröffentlicht: (2026)

Plantain: Plan-Answer Interleaved Reasoning
von: Liang, Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Answer from Correct Demonstrations
von: Joshi, Nirmit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Incentivizing LLMs to Self-Verify Their Answers
von: Zhang, Fuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Linearity in Attention Projections: The Case for Nonlinear Queries
von: Karbevski, Marko
Veröffentlicht: (2026)

Stop-RAG: Value-Based Retrieval Control for Iterative RAG
von: Park, Jaewan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Promote, Suppress, Iterate: How Language Models Answer One-to-Many Factual Queries
von: Yan, Tianyi Lorena, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-device Zero-shot Label Transfer via Alignment of Time Series Foundation Model Embeddings
von: Ravindra, Neal G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Don't Lag, RAG: Training-Free Adversarial Detection Using RAG
von: Kazoom, Roie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reasoning Model Unlearning: Forgetting Traces, Not Just Answers, While Preserving Reasoning Skills
von: Wang, Changsheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Model-Based Reward Design for Deep Reinforcement Learning-Driven Autonomous Cyber Defense
von: Mukherjee, Sayak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Large Language Models Table-based Fact-Checkers?
von: Zhang, Hanwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlock the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science with Table-Specific Pretraining
von: Yang, Yazheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)