In-Context Learning with Hypothesis-Class Guidance
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Lin, Ziqian, Bharti, Shubham Kumar, Lee, Kangwook |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Dual Operating Modes of In-Context Learning
par: Lin, Ziqian, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Ziqian, et autres
Publié: (2024)
Task Vectors in In-Context Learning: Emergence, Formation, and Benefit
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2025)
Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models
par: Lee, Chungpa, et autres
Publié: (2026)
par: Lee, Chungpa, et autres
Publié: (2026)
Can MLLMs Perform Text-to-Image In-Context Learning?
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2024)
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2024)
Optimizing DDPM Sampling with Shortcut Fine-Tuning
par: Fan, Ying, et autres
Publié: (2023)
par: Fan, Ying, et autres
Publié: (2023)
Can Mamba Learn How to Learn? A Comparative Study on In-Context Learning Tasks
par: Park, Jongho, et autres
Publié: (2024)
par: Park, Jongho, et autres
Publié: (2024)
Transformers in the Dark: Navigating Unknown Search Spaces via Bandit Feedback
par: Kim, Jungtaek, et autres
Publié: (2026)
par: Kim, Jungtaek, et autres
Publié: (2026)
The Expressive Power of Low-Rank Adaptation
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2023)
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2023)
Looped Transformers are Better at Learning Learning Algorithms
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2023)
Everything Everywhere All at Once: LLMs can In-Context Learn Multiple Tasks in Superposition
par: Xiong, Zheyang, et autres
Publié: (2024)
par: Xiong, Zheyang, et autres
Publié: (2024)
Variation Spaces for Multi-Output Neural Networks: Insights on Multi-Task Learning and Network Compression
par: Shenouda, Joseph, et autres
Publié: (2023)
par: Shenouda, Joseph, et autres
Publié: (2023)
A Novel Data-Dependent Learning Paradigm for Large Hypothesis Classes
par: Pour, Alireza F., et autres
Publié: (2025)
par: Pour, Alireza F., et autres
Publié: (2025)
Looped Transformers for Length Generalization
par: Fan, Ying, et autres
Publié: (2024)
par: Fan, Ying, et autres
Publié: (2024)
Memorization Capacity for Additive Fine-Tuning with Small ReLU Networks
par: Sohn, Jy-yong, et autres
Publié: (2024)
par: Sohn, Jy-yong, et autres
Publié: (2024)
Leave-One-Out Prediction for General Hypothesis Classes
par: Qian, Jian, et autres
Publié: (2026)
par: Qian, Jian, et autres
Publié: (2026)
DS-AL: A Dual-Stream Analytic Learning for Exemplar-Free Class-Incremental Learning
par: Zhuang, Huiping, et autres
Publié: (2024)
par: Zhuang, Huiping, et autres
Publié: (2024)
Rare-to-Frequent: Unlocking Compositional Generation Power of Diffusion Models on Rare Concepts with LLM Guidance
par: Park, Dongmin, et autres
Publié: (2024)
par: Park, Dongmin, et autres
Publié: (2024)
On Hypothesis Transfer Learning of Functional Linear Models
par: Lin, Haotian, et autres
Publié: (2022)
par: Lin, Haotian, et autres
Publié: (2022)
Smoothness Adaptive Hypothesis Transfer Learning
par: Lin, Haotian, et autres
Publié: (2024)
par: Lin, Haotian, et autres
Publié: (2024)
ReJump: A Tree-Jump Representation for Analyzing and Improving LLM Reasoning
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2025)
What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis
par: Li, Jiaoda, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Jiaoda, et autres
Publié: (2024)
Self-Improving Transformers Overcome Easy-to-Hard and Length Generalization Challenges
par: Lee, Nayoung, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Nayoung, et autres
Publié: (2025)
Predictive Pipelined Decoding: A Compute-Latency Trade-off for Exact LLM Decoding
par: Yang, Seongjun, et autres
Publié: (2023)
par: Yang, Seongjun, et autres
Publié: (2023)
Infected Smallville: How Disease Threat Shapes Sociality in LLM Agents
par: Choi, Soyeon, et autres
Publié: (2025)
par: Choi, Soyeon, et autres
Publié: (2025)
From Artificial Needles to Real Haystacks: Improving Retrieval Capabilities in LLMs by Finetuning on Synthetic Data
par: Xiong, Zheyang, et autres
Publié: (2024)
par: Xiong, Zheyang, et autres
Publié: (2024)
ENTP: Encoder-only Next Token Prediction
par: Ewer, Ethan, et autres
Publié: (2024)
par: Ewer, Ethan, et autres
Publié: (2024)
How to Correctly Report LLM-as-a-Judge Evaluations
par: Lee, Chungpa, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Chungpa, et autres
Publié: (2025)
Muon with Spectral Guidance: Efficient Optimization for Scientific Machine Learning
par: Lu, Binghang, et autres
Publié: (2026)
par: Lu, Binghang, et autres
Publié: (2026)
Hypothesis Class Determines Explanation: Why Accurate Models Disagree on Feature Attribution
par: B, Thackshanaramana
Publié: (2026)
par: B, Thackshanaramana
Publié: (2026)
Parameter-Efficient Fine-Tuning of State Space Models
par: Galim, Kevin, et autres
Publié: (2024)
par: Galim, Kevin, et autres
Publié: (2024)
Quantization vs Pruning: Insights from the Strong Lottery Ticket Hypothesis
par: Kumar, Aakash, et autres
Publié: (2025)
par: Kumar, Aakash, et autres
Publié: (2025)
Bayesian Active Learning in the Presence of Nuisance Parameters
par: Sloman, Sabina J., et autres
Publié: (2023)
par: Sloman, Sabina J., et autres
Publié: (2023)
Hypothesis Spaces for Deep Learning
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Rui, et autres
Publié: (2024)
Rethinking Attention Output Projection: Structured Hadamard Transforms for Efficient Transformers
par: Aggarwal, Shubham, et autres
Publié: (2026)
par: Aggarwal, Shubham, et autres
Publié: (2026)
Adaptive Conformal Guidance for Learning under Uncertainty
par: Liu, Rui, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Rui, et autres
Publié: (2025)
Towards Diverse Evaluation of Class Incremental Learning: A Representation Learning Perspective
par: Cha, Sungmin, et autres
Publié: (2022)
par: Cha, Sungmin, et autres
Publié: (2022)
Automated Type Annotation in Python Using Large Language Models
par: Bharti, Varun, et autres
Publié: (2025)
par: Bharti, Varun, et autres
Publié: (2025)
HTM-EAR: Importance-Preserving Tiered Memory with Hybrid Routing under Saturation
par: Singh, Shubham Kumar
Publié: (2026)
par: Singh, Shubham Kumar
Publié: (2026)
Test-Time Alignment via Hypothesis Reweighting
par: Lee, Yoonho, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Yoonho, et autres
Publié: (2024)
Multi-Bin Batching for Increasing LLM Inference Throughput
par: Guldogan, Ozgur, et autres
Publié: (2024)
par: Guldogan, Ozgur, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
Dual Operating Modes of In-Context Learning
par: Lin, Ziqian, et autres
Publié: (2024) -
Task Vectors in In-Context Learning: Emergence, Formation, and Benefit
par: Yang, Liu, et autres
Publié: (2025) -
Fine-Tuning Without Forgetting In-Context Learning: A Theoretical Analysis of Linear Attention Models
par: Lee, Chungpa, et autres
Publié: (2026) -
Can MLLMs Perform Text-to-Image In-Context Learning?
par: Zeng, Yuchen, et autres
Publié: (2024) -
Optimizing DDPM Sampling with Shortcut Fine-Tuning
par: Fan, Ying, et autres
Publié: (2023)