Buchumschlag

Corrective In-Context Learning: Evaluating Self-Correction in Large Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sanz-Guerrero, Mario, von der Wense, Katharina
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Mitigating Label Length Bias in Large Language Models
von: Sanz-Guerrero, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Asking Again and Again: Exploring LLM Robustness to Repeated Questions
von: Shaier, Sagi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Mind the Gap: A Closer Look at Tokenization for Multiple-Choice Question Answering with LLMs
von: Sanz-Guerrero, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2025)

JGU Mainz's Submission to the WMT25 Shared Task on LLMs with Limited Resources for Slavic Languages: MT and QA
von: Saadi, Hossain Shaikh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Low-Resource Morphological Inflection via Self-Supervised Objectives
von: Wiemerslage, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model-Based Ranking of Source Languages for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer
von: Ebrahimi, Abteen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Desiderata for the Context Use of Question Answering Systems
von: Shaier, Sagi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi3Hate: Multimodal, Multilingual, and Multicultural Hate Speech Detection with Vision-Language Models
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Interdisciplinary Research in Conversation: A Case Study in Computational Morphology for Language Documentation
von: Rice, Enora, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Meenz bleibt Meenz, but Large Language Models Do Not Speak Its Dialect
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Models Discriminate Against Speakers of German Dialects
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Trade-off between Performance, Efficiency, and Fairness in Adapter Modules for Text Classification
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lost in the Middle, and In-Between: Enhancing Language Models' Ability to Reason Over Long Contexts in Multi-Hop QA
von: Baker, George Arthur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Comparing Template-based and Template-free Language Model Probing
von: Shaier, Sagi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NALA_MAINZ at BLP-2025 Task 2: A Multi-agent Approach for Bangla Instruction to Python Code Generation
von: Saadi, Hossain Shaikh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Untangling the Influence of Typology, Data and Model Architecture on Ranking Transfer Languages for Cross-Lingual POS Tagging
von: Rice, Enora, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLIX: Cross-Lingual Explanations of Idiomatic Expressions
von: Gluck, Aaron, et al.
Veröffentlicht: (2025)

It Is Not About What You Say, It Is About How You Say It: A Surprisingly Simple Approach for Improving Reading Comprehension
von: Shaier, Sagi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Who Are All The Stochastic Parrots Imitating? They Should Tell Us!
von: Shaier, Sagi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Knowledge Distillation vs. Pretraining from Scratch under a Fixed (Computation) Budget
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TAMS: Translation-Assisted Morphological Segmentation
von: Rice, Enora, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Check: Unleashing Potentials for Self-Correction in Large Language Models
von: Zhang, Che, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Convergence of Moral Self-Correction in Large Language Models
von: Liu, Guangliang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Smaller Large Language Models Can Do Moral Self-Correction
von: Liu, Guangliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Can Self-Correct with Key Condition Verification
von: Wu, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Priest to Doctor: Domain Adaptation for Low-Resource Neural Machine Translation
von: Marashian, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Correction Bench: Uncovering and Addressing the Self-Correction Blind Spot in Large Language Models
von: Tsui, Ken
Veröffentlicht: (2025)

CyberCorrect: A Cybernetic Framework for Closed-Loop Self-Correction in Large Language Models
von: Wu, Yuning, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet
von: Huang, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large Language Models have Intrinsic Self-Correction Ability
von: Liu, Dancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Measuring Contextual Informativeness in Child-Directed Text
von: Valentini, Maria, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MALAMUTE: A Multilingual, Highly-granular, Template-free, Education-based Probing Dataset
von: Shaier, Sagi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Models Are State-of-the-Art Evaluator for Grammatical Error Correction
von: Kobayashi, Masamune, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Enhancing Self-Correction in Large Language Models through Multi-Perspective Reflection
von: Costa, Mariana, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From If-Statements to ML Pipelines: Revisiting Bias in Code-Generation
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Self-Correcting Large Language Models: Generation vs. Multiple Choice
von: Rahmani, Hossein A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

On Generalization across Measurement Systems: LLMs Entail More Test-Time Compute for Underrepresented Cultures
von: Bui, Minh Duc, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Greater accessibility can amplify discrimination in generative AI
von: Holtermann, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Credit Risk Meets Large Language Models: Building a Risk Indicator from Loan Descriptions in P2P Lending
von: Sanz-Guerrero, Mario, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Large Language Models Self-Correct in Medical Question Answering? An Exploratory Study
von: Zhan, Zaifu, et al.
Veröffentlicht: (2026)