:: Library Catalog

Buchumschlag

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Patnaik, Sohan, Aggarwal, Milan, Bhatia, Sumit, Krishnamurthy, Balaji
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	https://arxiv.org/abs/2503.02463
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Learning Together to Perform Better: Teaching Small-Scale LLMs to Collaborate via Preferential Rationale Tuning
von: Patnaik, Sohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CABINET: Content Relevance based Noise Reduction for Table Question Answering
von: Patnaik, Sohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AesthetiQ: Enhancing Graphic Layout Design via Aesthetic-Aware Preference Alignment of Multi-modal Large Language Models
von: Patnaik, Sohan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dialogue Agents 101: A Beginner's Guide to Critical Ingredients for Designing Effective Conversational Systems
von: Kumar, Shivani, et al.
Veröffentlicht: (2023)

AFRAgent : An Adaptive Feature Renormalization Based High Resolution Aware GUI agent
von: Anand, Neeraj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mutual Reasoning Makes Smaller LLMs Stronger Problem-Solvers
von: Qi, Zhenting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rationale-based Opinion Summarization
von: Li, Haoyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Teaching Human Behavior Improves Content Understanding Abilities Of LLMs
von: Singh, Somesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Still Not There: Can LLMs Outperform Smaller Task-Specific Seq2Seq Models on the Poetry-to-Prose Conversion Task?
von: Das, Kunal Kingkar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Can AI Truly Represent Your Voice in Deliberations? A Comprehensive Study of Large-Scale Opinion Aggregation with LLMs
von: Zhu, Shenzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mixed Distillation Helps Smaller Language Model Better Reasoning
von: Li, Chenglin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Confidence Calibration and Rationalization for LLMs via Multi-Agent Deliberation
von: Yang, Ruixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SaySelf: Teaching LLMs to Express Confidence with Self-Reflective Rationales
von: Xu, Tianyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can LLMs Rank the Harmfulness of Smaller LLMs? We are Not There Yet
von: Atil, Berk, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Negative Before Positive: Asymmetric Valence Processing in Large Language Models
von: Venkatesh, Sohan
Veröffentlicht: (2026)

Architecture, Not Scale: Circuit Localization in Large Language Models
von: Venkatesh, Sohan
Veröffentlicht: (2026)

SERPENT-VLM : Self-Refining Radiology Report Generation Using Vision Language Models
von: Kapadnis, Manav Nitin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TriSum: Learning Summarization Ability from Large Language Models with Structured Rationale
von: Jiang, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Repeated-Token Counting Reveals a Dissociation Between Representations and Outputs
von: Venkatesh, Sohan
Veröffentlicht: (2026)

Investigating the Impact of Rationales for LLMs on Natural Language Understanding
von: Shi, Wenhang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Measuring and Improving Persuasiveness of Large Language Models
von: Singh, Somesh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Code-Optimise: Self-Generated Preference Data for Correctness and Efficiency
von: Gee, Leonidas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Teaching Smaller Language Models To Generalise To Unseen Compositional Questions (Full Thesis)
von: Hartill, Tim
Veröffentlicht: (2024)

Rationale Behind Essay Scores: Enhancing S-LLM's Multi-Trait Essay Scoring with Rationale Generated by LLMs
von: Chu, SeongYeub, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DesignSense: A Human Preference Dataset and Reward Modeling Framework for Graphic Layout Generation
von: Gopal, Varun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Heterogeneity in Formal Linguistic Competence of Language Models: Is Data the Real Bottleneck?
von: Renduchintala, H S V N S Kowndinya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Larger or Smaller Reward Margins to Select Preferences for Alignment?
von: Huang, Kexin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

$FastDoc$: Domain-Specific Fast Continual Pre-training Technique using Document-Level Metadata and Taxonomy
von: Nandy, Abhilash, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FINEREASON: Evaluating and Improving LLMs' Deliberate Reasoning through Reflective Puzzle Solving
von: Chen, Guizhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Does Rationale Quality Matter? Enhancing Mental Disorder Detection via Selective Reasoning Distillation
von: Song, Hoyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MASH: Modeling Abstention via Selective Help-Seeking
von: Gul, Mustafa Omer, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hidden in the Haystack: Smaller Needles are More Difficult for LLMs to Find
von: Bianchi, Owen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Are Rationales Necessary and Sufficient? Tuning LLMs for Explainable Misinformation Detection
von: Wang, Bing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Negotiate: Multi-Agent Deliberation for Collective Value Alignment in LLMs
von: Anantaprayoon, Panatchakorn, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Verbosity-Aware Rationale Reduction: Effective Reduction of Redundant Rationale via Principled Criteria
von: Jang, Joonwon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rationales Are Not Silver Bullets: Measuring the Impact of Rationales on Model Performance and Reliability
von: Zhu, Chiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CARMA: Enhanced Compositionality in LLMs via Advanced Regularisation and Mutual Information Alignment
von: Aljaafari, Nura, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Teaching Large Language Models Number-Focused Headline Generation With Key Element Rationales
von: Qian, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Teach-to-Reason with Scoring: Self-Explainable Rationale-Driven Multi-Trait Essay Scoring
von: Do, Heejin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Intent Recognition in Dialogue Understanding: A Comparison Between Smaller Open-Source LLMs
von: Ahmad, Adnan, et al.
Veröffentlicht: (2025)