When Parts Are Greater Than Sums: Individual LLM Components Can Outperform Full Models
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Chang, Ting-Yun, Thomason, Jesse, Jia, Robin |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Do Localization Methods Actually Localize Memorized Data in LLMs? A Tale of Two Benchmarks
von: Chang, Ting-Yun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chang, Ting-Yun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Language Models can Infer Action Semantics for Symbolic Planners from Environment Feedback
von: Zhu, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhu, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
"The Whole Is Greater Than the Sum of Its Parts": A Compatibility-Aware Multi-Teacher CoT Distillation Framework
von: Cui, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cui, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PDDL-Mind: Large Language Models are Capable on Belief Reasoning with Reliable State Tracking
von: Zhu, Wang Bill, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhu, Wang Bill, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PSALM-V: Automating Symbolic Planning in Interactive Visual Environments with Large Language Models
von: Zhu, Wang Bill, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Wang Bill, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Why Do Some Inputs Break Low-Bit LLM Quantization?
von: Chang, Ting-Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chang, Ting-Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adjust for Trust: Mitigating Trust-Induced Inappropriate Reliance on AI Assistance
von: Srinivasan, Tejas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Srinivasan, Tejas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient End-to-End Visual Document Understanding with Rationale Distillation
von: Zhu, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhu, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
From Calibration to Collaboration: LLM Uncertainty Quantification Should Be More Human-Centered
von: Devic, Siddartha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Devic, Siddartha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Phonological Representation Learning for Isolated Signs Improves Out-of-Vocabulary Generalization
von: Kezar, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kezar, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Can VLMs Recall Factual Associations From Visual References?
von: Ashok, Dhananjay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ashok, Dhananjay, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Greater Than the Sum of Its Parts
von: Ferguson, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2004)
von: Ferguson, Chris, et al.
Veröffentlicht: (2004)
When Do LLMs Admit Their Mistakes? Understanding The Role Of Model Belief In Retraction
von: Yang, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WinoViz: Probing Visual Properties of Objects Under Different States
von: Jin, Woojeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Woojeong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
More Than Sum of Its Parts: Deciphering Intent Shifts in Multimodal Hate Speech Detection
von: Sun, Runze, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Runze, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Words that make SENSE: Sensorimotor Norms in Learned Lexical Token Representations
von: Gupta, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gupta, Abhinav, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Large Language Models Do Multi-Label Classification Differently
von: Ma, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ma, Marcus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adapted Large Language Models Can Outperform Medical Experts in Clinical Text Summarization
von: Van Veen, Dave, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Van Veen, Dave, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Breaking the Language Barrier: Can Direct Inference Outperform Pre-Translation in Multilingual LLM Applications?
von: Intrator, Yotam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Intrator, Yotam, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Iterative Formalization and Planning in Partially Observable Environments
von: Gong, Liancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gong, Liancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TwoStep: Multi-agent Task Planning using Classical Planners and Large Language Models
von: Bai, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bai, David, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When Models Know More Than They Can Explain: Quantifying Knowledge Transfer in Human-AI Collaboration
von: Shi, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Task-Specific Efficiency Analysis: When Small Language Models Outperform Large Language Models
von: Cao, Jinghan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cao, Jinghan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Can LLM Teams Play What? Where? When?
von: Kotelnikova, Anastasia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kotelnikova, Anastasia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Sum Leaks More Than Its Parts: Compositional Privacy Risks and Mitigations in Multi-Agent Collaboration
von: Patil, Vaidehi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Patil, Vaidehi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Believing without Seeing: Quality Scores for Contextualizing Vision-Language Model Explanations
von: He, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: He, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Generating Contextually-Relevant Navigation Instructions for Blind and Low Vision People
von: Merchant, Zain, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Merchant, Zain, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Reasoning Skills in Small Persian Medical Language Models Can Outperform Large-Scale Data Training
von: Ghassabi, Mehrdad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghassabi, Mehrdad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Still Not There: Can LLMs Outperform Smaller Task-Specific Seq2Seq Models on the Poetry-to-Prose Conversion Task?
von: Das, Kunal Kingkar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Das, Kunal Kingkar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
STALE: Can LLM Agents Know When Their Memories Are No Longer Valid?
von: Chao, Hanxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chao, Hanxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
InsertGNN: Can Graph Neural Networks Outperform Humans in TOEFL Sentence Insertion Problem?
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Wu, Fang, et al.
Veröffentlicht: (2021)
LiveOIBench: Can Large Language Models Outperform Human Contestants in Informatics Olympiads?
von: Zou, Kaijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zou, Kaijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Heavy-Tailed Class Imbalance and Why Adam Outperforms Gradient Descent on Language Models
von: Kunstner, Frederik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kunstner, Frederik, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can Large Language Models Outperform Non-Experts in Poetry Evaluation? A Comparative Study Using the Consensual Assessment Technique
von: Sawicki, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sawicki, Piotr, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Meaningful Products: Making the Whole Greater Than the Sum of the Parts
von: Jansen, Barbara A.
Veröffentlicht: (2005)
von: Jansen, Barbara A.
Veröffentlicht: (2005)
Benchmarks Saturate When The Model Gets Smarter Than The Judge
von: Ballon, Marthe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ballon, Marthe, et al.
Veröffentlicht: (2026)
When Can We Trust LLM Graders? Calibrating Confidence for Automated Assessment
von: Ferrer, Robinson, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ferrer, Robinson, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The American Sign Language Knowledge Graph: Infusing ASL Models with Linguistic Knowledge
von: Kezar, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kezar, Lee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Can VLM Pseudo-Labels Train a Time-Series QA Model That Outperforms the VLM?
von: Fujimura, Takuya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fujimura, Takuya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Inverse Data Outperforms: Exploring the Pitfalls of Mixed Data in Multi-Stage Fine-Tuning
von: Deng, Mengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Deng, Mengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Do Localization Methods Actually Localize Memorized Data in LLMs? A Tale of Two Benchmarks
von: Chang, Ting-Yun, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Language Models can Infer Action Semantics for Symbolic Planners from Environment Feedback
von: Zhu, Wang, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
"The Whole Is Greater Than the Sum of Its Parts": A Compatibility-Aware Multi-Teacher CoT Distillation Framework
von: Cui, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
PDDL-Mind: Large Language Models are Capable on Belief Reasoning with Reliable State Tracking
von: Zhu, Wang Bill, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
PSALM-V: Automating Symbolic Planning in Interactive Visual Environments with Large Language Models
von: Zhu, Wang Bill, et al.
Veröffentlicht: (2025)