Buchumschlag

RIRO: Reshaping Inputs, Refining Outputs Unlocking the Potential of Large Language Models in Data-Scarce Contexts

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hamdi, Ali, Kassab, Hozaifa, Bahaa, Mohamed, Mohamed, Marwa
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

GCF: Graph Convolutional Networks for Facial Expression Recognition
von: Kassab, Hozaifa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MMIS: Multimodal Dataset for Interior Scene Visual Generation and Recognition
von: Kassab, Hozaifa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Two-Stage Quranic QA via Ensemble Retrieval and Instruction-Tuned Answer Extraction
von: Basem, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Multi-Layered Large Language Model Framework for Disease Prediction
von: Mohamed, Malak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CAMO: A Class-Aware Minority-Optimized Ensemble for Robust Language Model Evaluation on Imbalanced Data
von: Ehab, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MLAR: Multi-layer Large Language Model-based Robotic Process Automation Applicant Tracking
von: Younes, Mohamed T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Ensemble Classification Approach in A Multi-Layered Large Language Model Framework for Disease Prediction
von: Hamdi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Multi-Expert Reasoning via Difficulty-Aware Routing and Uncertainty-Guided Aggregation
von: Ehab, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Optimized Quran Passage Retrieval Using an Expanded QA Dataset and Fine-Tuned Language Models
von: Basem, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlocking LLMs: Addressing Scarce Data and Bias Challenges in Mental Health
von: Kumar, Vivek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlocking the Potential of Large Language Models in the Nuclear Industry with Synthetic Data
von: Anwar, Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-Language Approach for Quranic QA
von: Oshallah, Islam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Comprehensive Analysis of Large Language Model Outputs: Similarity, Diversity, and Bias
von: Smith, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Severity-Aware Weighted Loss for Arabic Medical Text Generation
von: Alansary, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Severity-Based Curriculum Learning Strategy for Arabic Medical Text Generation
von: Alansary, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Skills-in-Context Prompting: Unlocking Compositionality in Large Language Models
von: Chen, Jiaao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Arabic Large Language Models for Medical Text Generation
von: Allam, Abdulrahman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MSA at BEA 2025 Shared Task: Disagreement-Aware Instruction Tuning for Multi-Dimensional Evaluation of LLMs as Math Tutors
von: Hikal, Baraa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Context Structure Reshapes the Representational Geometry of Language Models
von: Hosseini, Eghbal A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

LLM-SEM: A Sentiment-Based Student Engagement Metric Using LLMS for E-Learning Platforms
von: Hamdi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Language Bias Examination in Large Language Models
von: Liang, Yuxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shifting Long-Context LLMs Research from Input to Output
von: Wu, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Few-Shot Prompting for Extractive Quranic QA with Instruction-Tuned LLMs
von: Basem, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sorted LLaMA: Unlocking the Potential of Intermediate Layers of Large Language Models for Dynamic Inference
von: Kavehzadeh, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models
von: Lu, Junru, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Whisper: Steering Vectors Unlock Large Language Models' Potential in Test-time
von: Kang, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Leviathan: Decoupling Input and Output Representations in Language Models
von: Batley, Reza T., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unlocking the Potential: Benchmarking Large Language Models in Water Engineering and Research
von: Xu, Boyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Compress: Unlocking the Potential of Large Language Models for Text Representation
von: Zhang, Yeqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Augmented Fine-Tuned LLMs for Enhanced Recruitment Automation
von: Younes, Mohamed T., et al.
Veröffentlicht: (2025)

MSLEF: Multi-Segment LLM Ensemble Finetuning in Recruitment
von: Walid, Omar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safe Inputs but Unsafe Output: Benchmarking Cross-modality Safety Alignment of Large Vision-Language Model
von: Wang, Siyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Language Models can Exploit Cross-Task In-context Learning for Data-Scarce Novel Tasks
von: Chatterjee, Anwoy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Building Better: Avoiding Pitfalls in Developing Language Resources when Data is Scarce
von: Ousidhoum, Nedjma, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Social media polarization during conflict: Insights from an ideological stance dataset on Israel-Palestine Reddit comments
von: Ali, Hasin Jawad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can Large Language Models Predict the Outcome of Judicial Decisions?
von: Kmainasi, Mohamed Bayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph-Convolutional Networks: Named Entity Recognition and Large Language Model Embedding in Document Clustering
von: Keraghel, Imed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Arabic Morphosyntactic Tagging and Dependency Parsing with Large Language Models
von: Adel, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2026)

XTREME-UP: A User-Centric Scarce-Data Benchmark for Under-Represented Languages
von: Ruder, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Outputs of Large Language Models are Meaningless
von: Hattiangadi, Anandi, et al.
Veröffentlicht: (2025)