Buchumschlag

SeCoKD: Aligning Large Language Models for In-Context Learning with Fewer Shots

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Weixing, Yang, Haojin, Meinel, Christoph
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Image Tokens Matter: Mitigating Hallucination in Discrete Tokenizer-based Large Vision-Language Models via Latent Editing
von: Wang, Weixing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Feature Distribution Shift Mitigation with Contrastive Pretraining for Intrusion Detection
von: Wang, Weixing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fewer Tokens and Fewer Videos: Extending Video Understanding Abilities in Large Vision-Language Models
von: Chen, Shimin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fewer is More: Boosting LLM Reasoning with Reinforced Context Pruning
von: Huang, Xijie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fewer Truncations Improve Language Modeling
von: Ding, Hantian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AlignedCoT: Prompting Large Language Models via Native-Speaking Demonstrations
von: Yang, Zhicheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SPRI: Aligning Large Language Models with Context-Situated Principles
von: Zhan, Hongli, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models in Cybersecurity: State-of-the-Art
von: Motlagh, Farzad Nourmohammadzadeh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Align-KD: Distilling Cross-Modal Alignment Knowledge for Mobile Vision-Language Model
von: Feng, Qianhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Context-DPO: Aligning Language Models for Context-Faithfulness
von: Bi, Baolong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instruction Tuning Vs. In-Context Learning: Revisiting Large Language Models in Few-Shot Computational Social Science
von: Wang, Taihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Meta In-Context Learning Makes Large Language Models Better Zero and Few-Shot Relation Extractors
von: Li, Guozheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Taming Masked Diffusion Language Models via Consistency Trajectory Reinforcement Learning with Fewer Decoding Step
von: Yang, Jingyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

In-Context and Few-Shots Learning for Forecasting Time Series Data based on Large Language Models
von: Gopali, Saroj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CCJA: Context-Coherent Jailbreak Attack for Aligned Large Language Models
von: Zhou, Guanghao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ARMOR 2025: A Military-Aligned Benchmark for Evaluating Large Language Model Safety Beyond Civilian Contexts
von: Johns, Sydney, et al.
Veröffentlicht: (2026)

One-Shot Learning as Instruction Data Prospector for Large Language Models
von: Li, Yunshui, et al.
Veröffentlicht: (2023)

GraphTranslator: Aligning Graph Model to Large Language Model for Open-ended Tasks
von: Zhang, Mengmei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Aligning Large Language Models with Searcher Preferences
von: Wu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generalized Categories Discovery for Long-tailed Recognition
von: Li, Ziyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

In-Context Reinforcement Learning for Tool Use in Large Language Models
von: Ye, Yaoqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unveiling the Misuse Potential of Base Large Language Models via In-Context Learning
von: Wang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Efficient CoT Distillation: Self-Guided Rationale Selector for Better Performance with Fewer Rationales
von: Yan, Jianzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Thinking with Reasoning Skills: Fewer Tokens, More Accuracy
von: Zhao, Guangxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Adaptive In-Context Learning with Large Language Models for Bundle Generation
von: Sun, Zhu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Advancing Graph Few-Shot Learning via In-Context Learning
von: Guan, Renchu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semantic Representation Attack against Aligned Large Language Models
von: Lian, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revealing the Intrinsic Ethical Vulnerability of Aligned Large Language Models
von: Lian, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SeRL: Self-Play Reinforcement Learning for Large Language Models with Limited Data
von: Fang, Wenkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Context Flips, Safety Breaks: Diagnosing Brittle Safety in Aligned Language Models
von: Choi, Dasol, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LoCoBench: A Benchmark for Long-Context Large Language Models in Complex Software Engineering
von: Qiu, Jielin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Aligning Large Language Models with Counterfactual DPO
von: Butcher, Bradley
Veröffentlicht: (2024)

Aligning Agents like Large Language Models
von: Jelley, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attention-Aligned Reasoning for Large Language Models
von: Zhang, Hongxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Context-Invariant Safety Alignment for Large Language Models
von: Wang, Yixu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking Open-Source Large Language Models for Persian in Zero-Shot and Few-Shot Learning
von: Cherakhloo, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Zero-Shot Goal Recognition with Large Language Models
von: Gusmão, Kin Max Piamolini, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Aligning Crowd-sourced Human Feedback for Reinforcement Learning on Code Generation by Large Language Models
von: Wong, Man Fai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

You Only Fine-tune Once: Many-Shot In-Context Fine-Tuning for Large Language Models
von: He, Wenchong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MAPLE: Many-Shot Adaptive Pseudo-Labeling for In-Context Learning
von: Chen, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)