Salvato in:
| Autori principali: | Zhang, Bo-Wen, Yan, Yan, Yang, Boxiang, Xue, Yifei, Liu, Guang |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2412.07111 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Predicting Emergent Abilities with Infinite Resolution Evaluation
di: Hu, Shengding, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hu, Shengding, et al.
Pubblicazione: (2023)
Is Depth All You Need? An Exploration of Iterative Reasoning in LLMs
di: Wu, Zongqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Zongqian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Synthetic Data RL: Task Definition Is All You Need
di: Guo, Yiduo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Yiduo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models
di: Liu, Chaoqun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Chaoqun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ziya2: Data-centric Learning is All LLMs Need
di: Gan, Ruyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Gan, Ruyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tensor Product Attention Is All You Need
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Training on the Benchmark Is Not All You Need
di: Ni, Shiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ni, Shiwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Text Is Not All You Need: Multimodal Prompting Helps LLMs Understand Humor
di: Baluja, Ashwin
Pubblicazione: (2024)
di: Baluja, Ashwin
Pubblicazione: (2024)
Beyond Fixed Length: Bucket Pre-training is All You Need
di: Yang, Qing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Qing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Not All Tokens Are What You Need In Thinking
di: Yuan, Hang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yuan, Hang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Grimoire is All You Need for Enhancing Large Language Models
di: Chen, Ding, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Ding, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attention Is All You Need for KV Cache in Diffusion LLMs
di: Nguyen-Tri, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nguyen-Tri, Quan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Contrast Is All You Need
di: Kilic, Burak, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kilic, Burak, et al.
Pubblicazione: (2023)
Attention Is All You Need But You Don't Need All Of It For Inference of Large Language Models
di: Tyukin, Georgy, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tyukin, Georgy, et al.
Pubblicazione: (2024)
PANDA: Preference Adaptation for Enhancing Domain-Specific Abilities of LLMs
di: Liu, An, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, An, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reasoning Is Not All You Need: Examining LLMs for Multi-Turn Mental Health Conversations
di: Chandra, Mohit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chandra, Mohit, et al.
Pubblicazione: (2025)
More Agents Is All You Need
di: Li, Junyou, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Junyou, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rho-1: Not All Tokens Are What You Need
di: Lin, Zhenghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Zhenghao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Increasing the Thinking Budget is Not All You Need
di: Iacobacci, Ignacio, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Iacobacci, Ignacio, et al.
Pubblicazione: (2025)
Selected Languages are All You Need for Cross-lingual Truthfulness Transfer
di: Liu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Weihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Not All Documents Are What You Need for Extracting Instruction Tuning Data
di: Zhang, Chi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Chi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Don't Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks
di: Chan, Brian J, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chan, Brian J, et al.
Pubblicazione: (2024)
Attention Smoothing Is All You Need For Unlearning
di: Zade, Saleh Zare, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zade, Saleh Zare, et al.
Pubblicazione: (2026)
ProxyLM: Predicting Language Model Performance on Multilingual Tasks via Proxy Models
di: Anugraha, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Anugraha, David, et al.
Pubblicazione: (2024)
Agents Are All You Need for LLM Unlearning
di: Sanyal, Debdeep, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sanyal, Debdeep, et al.
Pubblicazione: (2025)
Answer is All You Need: Instruction-following Text Embedding via Answering the Question
di: Peng, Letian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Peng, Letian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reformulation is All You Need: Addressing Malicious Text Features in DNNs
di: Jiang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Memorization $\neq$ Understanding: Do Large Language Models Have the Ability of Scenario Cognition?
di: Ma, Boxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Boxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Not Everything is All You Need: Toward Low-Redundant Optimization for Large Language Model Alignment
di: Chen, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Intrinsic Fingerprint of LLMs: Continue Training is NOT All You Need to Steal A Model!
di: Yoon, Do-hyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yoon, Do-hyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Addition is All You Need for Energy-efficient Language Models
di: Luo, Hongyin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luo, Hongyin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Greed is All You Need: An Evaluation of Tokenizer Inference Methods
di: Uzan, Omri, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Uzan, Omri, et al.
Pubblicazione: (2024)
Verbalized Algorithms: Classical Algorithms are All You Need (Mostly)
di: Lall, Supriya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lall, Supriya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Single Word Change is All You Need: Using LLMs to Create Synthetic Training Examples for Text Classifiers
di: Xu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Memory Is All You Need: Testing How Model Memory Affects LLM Performance in Annotation Tasks
di: Timoneda, Joan C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Timoneda, Joan C., et al.
Pubblicazione: (2025)
COIG-CQIA: Quality is All You Need for Chinese Instruction Fine-tuning
di: Bai, Yuelin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bai, Yuelin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Blending Is All You Need: Cheaper, Better Alternative to Trillion-Parameters LLM
di: Lu, Xiaoding, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Xiaoding, et al.
Pubblicazione: (2024)
LabelCoRank: Revolutionizing Long Tail Multi-Label Classification with Co-Occurrence Reranking
di: Yan, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
One Model is All You Need: ByT5-Sanskrit, a Unified Model for Sanskrit NLP Tasks
di: Nehrdich, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nehrdich, Sebastian, et al.
Pubblicazione: (2024)
All You Need is One: Capsule Prompt Tuning with a Single Vector
di: Liu, Yiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yiyang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Predicting Emergent Abilities with Infinite Resolution Evaluation
di: Hu, Shengding, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Is Depth All You Need? An Exploration of Iterative Reasoning in LLMs
di: Wu, Zongqian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Synthetic Data RL: Task Definition Is All You Need
di: Guo, Yiduo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Is Translation All You Need? A Study on Solving Multilingual Tasks with Large Language Models
di: Liu, Chaoqun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Ziya2: Data-centric Learning is All LLMs Need
di: Gan, Ruyi, et al.
Pubblicazione: (2023)