Buchumschlag

Efficient Fine-Tuning of Large Language Models for Automated Medical Documentation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Leong, Hui Yi, Gao, Yi Fan, Shuai, Ji, Zhang, Yang, Pamuksuz, Uktu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

A GEN AI Framework for Medical Note Generation
von: Leong, Hui Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCENE: Evaluating Explainable AI Techniques Using Soft Counterfactuals
von: Zheng, Haoran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Coarse-to-Fine Personalized LLM Impressions for Streamlined Radiology Reports
von: Sun, Chengbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reversing Large Language Models for Efficient Training and Fine-Tuning
von: Gal, Eshed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models via Deconvolution in Subspace
von: Zhang, Jia-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Legal Documents Drafting with Fine-Tuned Pre-Trained Large Language Model
von: Lin, Chun-Hsien, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Prompting and Fine-Tuning Open-Sourced Large Language Models for Stance Classification
von: Cruickshank, Iain J., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Memorization in Fine-Tuned Large Language Models
von: Savine, Danil
Veröffentlicht: (2025)

MoA: Heterogeneous Mixture of Adapters for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
von: Cao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DLoRA: Distributed Parameter-Efficient Fine-Tuning Solution for Large Language Model
von: Gao, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fine-Tuning Medical Language Models for Enhanced Long-Contextual Understanding and Domain Expertise
von: Yang, Qimin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Crafting Efficient Fine-Tuning Strategies for Large Language Models
von: Oliver, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conversation Forests: The Key to Fine Tuning Large Language Models for Multi-Turn Medical Conversations is Branching
von: Savage, Thomas
Veröffentlicht: (2025)

MVPBench: A Benchmark and Fine-Tuning Framework for Aligning Large Language Models with Diverse Human Values
von: Liang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LlamaFactory: Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ Language Models
von: Zheng, Yaowei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Safety-Aware Fine-Tuning of Large Language Models
von: Choi, Hyeong Kyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Phased Instruction Fine-Tuning for Large Language Models
von: Pang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unveiling the Impact of Coding Data Instruction Fine-Tuning on Large Language Models Reasoning
von: Zhang, Xinlu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

STAR: Constraint LoRA with Dynamic Active Learning for Data-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
von: Zhang, Linhai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fine-Tuning or Fine-Failing? Debunking Performance Myths in Large Language Models
von: Barnett, Scott, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning for Medical Text Summarization: A Comparative Study of Lora, Prompt Tuning, and Full Fine-Tuning
von: Shernazarov, Ulugbek, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Toward Effective Reinforcement Learning Fine-Tuning for Medical VQA in Vision-Language Models
von: Zhu, Wenhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Impact of Fine-Tuning Methods on Memorization in Large Language Models
von: Hou, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Boosting Large Language Models with Mask Fine-Tuning
von: Zhang, Mingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GRIP: In-Parameter Graph Reasoning through Fine-Tuning Large Language Models
von: Feng, Jiarui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MedBioLM: Optimizing Medical and Biological QA with Fine-Tuned Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation
von: Kim, Seonok
Veröffentlicht: (2025)

LFTF: Locating First and Then Fine-Tuning for Mitigating Gender Bias in Large Language Models
von: Qin, Zhanyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Refining Salience-Aware Sparse Fine-Tuning Strategies for Language Models
von: Liu, Xinxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning in Large Models: A Survey of Methodologies
von: Wang, Luping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PeFoMed: Parameter Efficient Fine-tuning of Multimodal Large Language Models for Medical Imaging
von: He, Jinlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning With Adapters
von: Chen, Keyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KnowTuning: Knowledge-aware Fine-tuning for Large Language Models
von: Lyu, Yougang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Noise Augmented Fine Tuning for Mitigating Hallucinations in Large Language Models
von: Khadangi, Afshin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Matrix-Transformation Based Low-Rank Adaptation (MTLoRA): A Brain-Inspired Method for Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Liang, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hierarchical Alignment: Surgical Fine-Tuning via Functional Layer Specialization in Large Language Models
von: Zhang, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hyperbolic Fine-Tuning for Large Language Models
von: Yang, Menglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AdaZeta: Adaptive Zeroth-Order Tensor-Train Adaption for Memory-Efficient Large Language Models Fine-Tuning
von: Yang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Large Language Models with Concept-Aware Fine-Tuning
von: Chen, Michael K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixture-of-LoRAs: An Efficient Multitask Tuning for Large Language Models
von: Feng, Wenfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Optimizing Medical Question-Answering Systems: A Comparative Study of Fine-Tuned and Zero-Shot Large Language Models with RAG Framework
von: Hassan, Tasnimul, et al.
Veröffentlicht: (2025)