Buchumschlag

On the Noise Robustness of In-Context Learning for Text Generation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gao, Hongfu, Zhang, Feipeng, Jiang, Wenyu, Shu, Jun, Zheng, Feng, Wei, Hongxin
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

Exploring Imbalanced Annotations for Effective In-Context Learning
von: Gao, Hongfu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

How to Train Text Summarization Model with Weak Supervisions
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can MLLMs Perform Text-to-Image In-Context Learning?
von: Zeng, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model-Agnostic Sentiment Distribution Stability Analysis for Robust LLM-Generated Texts Detection
von: Li, Siyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Text Embedding Space Generation Using Generative Adversarial Networks for Text Synthesis
von: Lee, Jun-Min, et al.
Veröffentlicht: (2023)

IPAD: Inverse Prompt for AI Detection - A Robust and Interpretable LLM-Generated Text Detector
von: Chen, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Do Sentence Transformers Learn Quasi-Geospatial Concepts from General Text?
von: Ilyankou, Ilya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robust Generalization Strategies for Morpheme Glossing in an Endangered Language Documentation Context
von: Ginn, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Reducing and Exploiting Data Augmentation Noise through Meta Reweighting Contrastive Learning for Text Classification
von: Mou, Guanyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing Adversarial Suffix Transfer Learning on Aligned Large Language Models
von: Liu, Hongfu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Distilling Large Language Models for Text-Attributed Graph Learning
von: Pan, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fine-tuning can Help Detect Pretraining Data from Large Language Models
von: Zhang, Hengxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Calibrate to Discriminate: Improve In-Context Learning with Label-Free Comparative Inference
von: Cheng, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Group-Adaptive Threshold Optimization for Robust AI-Generated Text Detection
von: Jung, Minseok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distantly-Supervised Joint Extraction with Noise-Robust Learning
von: Li, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Context-Guided Dynamic Retrieval for Improving Generation Quality in RAG Models
von: He, Jacky, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Debiasing Text Embeddings Through Context Injection
von: Uriot, Thomas
Veröffentlicht: (2024)

When Does Divide and Conquer Work for Long Context LLM? A Noise Decomposition Framework
von: Xu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Empowering Diffusion Models on the Embedding Space for Text Generation
von: Gao, Zhujin, et al.
Veröffentlicht: (2022)

MoTe: Learning Motion-Text Diffusion Model for Multiple Generation Tasks
von: Wu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ReNCE: Learning to Reason by Noise Contrastive Estimation
von: Zhang, Wenzheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond the Singular: Revealing the Value of Multiple Generations in Benchmark Evaluation
von: Zhang, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Reparameterized Discrete Diffusion Model for Text Generation
von: Zheng, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Comparative Analysis of Demonstration Selection Algorithms for LLM In-Context Learning
von: Shu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Explanations Improves the Robustness of In-Context Learning
von: Honda, Ukyo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UT-ACA: Uncertainty-Triggered Adaptive Context Allocation for Long-Context Inference
von: Zhou, Lang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Context-Aware Initialization for Reducing Generative Path Length in Diffusion Language Models
von: Miao, Tongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Context-Enhanced Contrastive Search for Improved LLM Text Generation
von: Sen, Jaydip, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ensemble Learning for Large Language Models in Text and Code Generation: A Survey
von: Ashiga, Mari, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Robust Few-Shot Text Classification Using Transformer Architectures and Dual Loss Strategies
von: Han, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Challenging Assumptions in Learning Generic Text Style Embeddings
von: Ostheimer, Phil, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Semantic Captioning: Benchmark Dataset and Graph-Aware Few-Shot In-Context Learning for SQL2Text
von: Al-Lawati, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HiGen: Hierarchy-Aware Sequence Generation for Hierarchical Text Classification
von: Jain, Vidit, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$\textbf{AGT$^{AO}$}$: Robust and Stabilized LLM Unlearning via Adversarial Gating Training with Adaptive Orthogonality
von: Li, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating the Robustness and Accuracy of Text Watermarking Under Real-World Cross-Lingual Manipulations
von: Ghanim, Mansour Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ContextCite: Attributing Model Generation to Context
von: Cohen-Wang, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DELTA: Dynamic Layer-Aware Token Attention for Efficient Long-Context Reasoning
von: Zarch, Hossein Entezari, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DEL: Context-Aware Dynamic Exit Layer for Efficient Self-Speculative Decoding
von: Zarch, Hossein Entezari, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust and Fine-Grained Detection of AI Generated Texts
von: Kadiyala, Ram Mohan Rao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Gumbel Distillation for Parallel Text Generation
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2026)