Buchumschlag

Enhancing the Capability and Robustness of Large Language Models through Reinforcement Learning-Driven Query Refinement

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Xiaohua, Huang, Zisu, Zhang, Feiran, Xu, Zhibo, Zhang, Cenyuan, Qian, Qi, Zheng, Xiaoqing, Huang, Xuanjing
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Aligning Large Language Models with Human Preferences through Representation Engineering
von: Liu, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SpikeBERT: A Language Spikformer Learned from BERT with Knowledge Distillation
von: Lv, Changze, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enhancing Model Privacy in Federated Learning with Random Masking and Quantization
von: Xu, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Promoting Data and Model Privacy in Federated Learning through Quantized LoRA
von: Zhu, JianHao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Progressive Mastery: Customized Curriculum Learning with Guided Prompting for Mathematical Reasoning
von: Wu, Muling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IntentionReasoner: Facilitating Adaptive LLM Safeguards through Intent Reasoning and Selective Query Refinement
von: Shen, Yuanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RoCoIns: Enhancing Robustness of Large Language Models through Code-Style Instructions
von: Zhang, Yuansen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Query-Specific Rubrics from Human Preferences for DeepResearch Report Generation
von: Lv, Changze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Advancing Parameter Efficiency in Fine-tuning via Representation Editing
von: Wu, Muling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Polish: Enhance Reasoning in Large Language Models via Problem Refinement
von: Xi, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Searching for Best Practices in Retrieval-Augmented Generation
von: Wang, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SpikeCLIP: A Contrastive Language-Image Pretrained Spiking Neural Network
von: Lv, Changze, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Explainable Synthetic Image Detection through Diffusion Timestep Ensembling
von: Wu, Yixin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Tip of the Tongue: Analyzing Conceptual Representation in Large Language Models with Reverse-Dictionary Probe
von: Xu, Ningyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Decoding Continuous Character-based Language from Non-invasive Brain Recordings
von: Zhang, Cenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inverse-Q*: Token Level Reinforcement Learning for Aligning Large Language Models Without Preference Data
von: Xia, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CSSG: Measuring Code Similarity with Semantic Graphs
von: Lu, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Emergent Structured Representations Support Flexible In-Context Inference in Large Language Models
von: Xu, Ningyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Improving Continual Pre-training Through Seamless Data Packing
von: Yin, Ruicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmark^2: Systematic Evaluation of LLM Benchmarks
von: Qian, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UPLex: Fine-Grained Personality Control in Large Language Models via Unsupervised Lexical Modulation
von: Li, Tianlong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

LLaMA Beyond English: An Empirical Study on Language Capability Transfer
von: Zhao, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Jailbreaking for Large Language Models: A Representation Engineering Perspective
von: Li, Tianlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling Linguistic Regions in Large Language Models
von: Zhang, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VIB-Probe: Detecting and Mitigating Hallucinations in Vision-Language Models via Variational Information Bottleneck
von: Zhang, Feiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ToolHop: A Query-Driven Benchmark for Evaluating Large Language Models in Multi-Hop Tool Use
von: Ye, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Layer-Specific Scaling of Positional Encodings for Superior Long-Context Modeling
von: Wang, Zhenghua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ToolEyes: Fine-Grained Evaluation for Tool Learning Capabilities of Large Language Models in Real-world Scenarios
von: Ye, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing the Traditional Chinese Medicine Capabilities of Large Language Model through Reinforcement Learning from AI Feedback
von: Yu, Song, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RoTBench: A Multi-Level Benchmark for Evaluating the Robustness of Large Language Models in Tool Learning
von: Ye, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring the Compositional Deficiency of Large Language Models in Mathematical Reasoning
von: Zhao, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BatCoder: Self-Supervised Bidirectional Code-Documentation Learning via Back-Translation
von: Xu, Jingwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Training Large Language Models for Reasoning through Reverse Curriculum Reinforcement Learning
von: Xi, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Critique-RL: Training Language Models for Critiquing through Two-Stage Reinforcement Learning
von: Xi, Zhiheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Knowledge-to-SQL: Enhancing SQL Generation with Data Expert LLM
von: Hong, Zijin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM-DA: Data Augmentation via Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition
von: Ye, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Structure Guided Large Language Model for SQL Generation
von: Zhang, Qinggang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving RL Exploration for LLM Reasoning through Retrospective Replay
von: Dou, Shihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SATER: A Self-Aware and Token-Efficient Approach to Routing and Cascading
von: Shen, Yuanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ErrorLLM: Modeling SQL Errors for Text-to-SQL Refinement
von: Hong, Zijin, et al.
Veröffentlicht: (2026)