Buchumschlag

Naturally Occurring Feedback is Common, Extractable and Useful

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Don-Yehiya, Shachar, Choshen, Leshem, Abend, Omri
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

The ShareLM Collection and Plugin: Contributing Human-Model Chats for the Benefit of the Community
von: Don-Yehiya, Shachar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mediocrity is the key for LLM as a Judge Anchor Selection
von: Don-Yehiya, Shachar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beneath the Surface of Consistency: Exploring Cross-lingual Knowledge Representation Sharing in LLMs
von: Ifergan, Maxim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$T^5Score$: A Methodology for Automatically Assessing the Quality of LLM Generated Multi-Document Topic Sets
von: Trainin, Itamar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Image Captioning by Mimicking Human Reformulation Feedback at Inference-time
von: Berger, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Express Your Doubts -- Probabilistic World Modeling Should not be Based on Token logprobs
von: Wagner, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Gradient Descent Simulate Prompting?
von: Zhang, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLM Hypnosis: Exploiting User Feedback for Unauthorized Knowledge Injection to All Users
von: Hilel, Almog, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Assessing the Role of Lexical Semantics in Cross-lingual Transfer through Controlled Manipulations
von: Ilani, Roy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Locally Measuring Cross-lingual Lexical Alignment: A Domain and Word Level Perspective
von: Karidi, Taelin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Challenge and Reward of Fair Play in Narrative: A Computational Approach
von: Wagner, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Hitchhiker's Guide to Scaling Law Estimation
von: Choshen, Leshem, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fuse to Forget: Bias Reduction and Selective Memorization through Model Fusion
von: Zaman, Kerem, et al.
Veröffentlicht: (2023)

QA-Noun: Representing Nominal Semantics via Natural Language Question-Answer Pairs
von: Tseytlin, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Instructions Shape Production of Language, not Processing
von: Waldis, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Future of Open Human Feedback
von: Don-Yehiya, Shachar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CONTESTS: a Framework for Consistency Testing of Span Probabilities in Language Models
von: Wagner, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring the Learning Capabilities of Language Models using LEVERWORLDS
von: Wagner, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unsupervised Location Mapping for Narrative Corpora
von: Wagner, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Jump to Conclusions: Short-Cutting Transformers With Linear Transformations
von: Din, Alexander Yom, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Computational Analysis of Character Development in Holocaust Testimonies
von: Shizgal, Esther, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Holmes: A Benchmark to Assess the Linguistic Competence of Language Models
von: Waldis, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pretraining Language Models for Diachronic Linguistic Change Discovery
von: Fittschen, Elisabeth, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ComPEFT: Compression for Communicating Parameter Efficient Updates via Sparsification and Quantization
von: Yadav, Prateek, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Surveying the Landscape of Image Captioning Evaluation: A Comprehensive Taxonomy, Trends and Metrics Analysis
von: Berger, Uri, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deductive Closure Training of Language Models for Coherence, Accuracy, and Updatability
von: Akyürek, Afra Feyza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Narrative Patterns and Outliers in Holocaust Testimonies Using Topic Modeling
von: Ifergan, Maxim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Measuring Pragmatic Influence in Large Language Model Instructions
von: Geng, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unsupervised Speech Segmentation: A General Approach Using Speech Language Models
von: Elmakies, Avishai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NumeroLogic: Number Encoding for Enhanced LLMs' Numerical Reasoning
von: Schwartz, Eli, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Will it Merge? On The Causes of Model Mergeability
von: Rahamim, Adir, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unitxt: Flexible, Shareable and Reusable Data Preparation and Evaluation for Generative AI
von: Bandel, Elron, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mind Your Theory: Theory of Mind Goes Deeper Than Reasoning
von: Wagner, Eitan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Do LLMs Benefit From Their Own Words?
von: Huang, Jenny Y., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Resolving Interference (RI): Disentangling Models for Improved Model Merging
von: Ramesh, Pratik, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ErrorMap and ErrorAtlas: Charting the Failure Landscape of Large Language Models
von: Ashury-Tahan, Shir, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MGen: Millions of Naturally Occurring Generics in Context
von: Cilleruelo, Gustavo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CRISP: Complex Reasoning with Interpretable Step-based Plans
von: Vetzler, Matan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Nurse is Blue and Elephant is Rugby: Cross Domain Alignment in Large Language Models Reveal Human-like Patterns
von: Yehudai, Asaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Robustness as an Emergent Property of Task Performance
von: Ashury-Tahan, Shir, et al.
Veröffentlicht: (2026)