Buchumschlag

Adaptive Repetition for Mitigating Position Bias in LLM-Based Ranking

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Vardasbi, Ali, Penha, Gustavo, Hauff, Claudia, Bouchard, Hugues
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

GICDM: Mitigating Hubness for Reliable Distance-Based Generative Model Evaluation
von: Salvy, Nicolas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Is Escalation Worth It? A Decision-Theoretic Characterization of LLM Cascades
von: Bouchard, Dylan
Veröffentlicht: (2026)

Margin-Adaptive Confidence Ranking for Reliable LLM Judgement
von: Jin, Gaojie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantifying and Mitigating Self-Preference Bias of LLM Judges
von: Yang, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

PeerRank: Autonomous LLM Evaluation Through Web-Grounded, Bias-Controlled Peer Review
von: Margalit, Yanki, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bias Fitting to Mitigate Length Bias of Reward Model in RLHF
von: Zhao, Kangwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Localization Boosting for Growth Markets: Mitigating Cross-Locale Behavioral Bias in Learning-to-Rank
von: Seran, Suryaa Veerabathiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Subgroups Matter for Robust Bias Mitigation
von: Alloula, Anissa, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Exposure Bias in Score-Based Generation of Molecular Conformations
von: Wang, Sijia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Statistical Framework for Ranking LLM-Based Chatbots
von: Ameli, Siavash, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Bias Mitigation Without Privileged Information
von: Zarlenga, Mateo Espinosa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Learning in the Presence of Repetition
von: Hemati, Hamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PRECISE: Reducing the Bias of LLM Evaluations Using Prediction-Powered Ranking Estimation
von: Divekar, Abhishek, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mitigating Degree Bias Adaptively with Hard-to-Learn Nodes in Graph Contrastive Learning
von: Hu, Jingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Whither Bias Goes, I Will Go: An Integrative, Systematic Review of Algorithmic Bias Mitigation
von: Hickman, Louis, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding and Mitigating Bias Inheritance in LLM-based Data Augmentation on Downstream Tasks
von: Li, Miaomiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Participation Imbalance Bias in Asynchronous Federated Learning
von: Chang, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Quantification for Language Models: A Suite of Black-Box, White-Box, LLM Judge, and Ensemble Scorers
von: Bouchard, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lotus: Efficient LLM Training by Randomized Low-Rank Gradient Projection with Adaptive Subspace Switching
von: Miao, Tianhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging Search and Recommendation in Generative Retrieval: Does One Task Help the Other?
von: Penha, Gustavo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Measuring and Mitigating Bias for Tabular Datasets with Multiple Protected Attributes
von: Duong, Manh Khoi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Repetition-Invariant Representations for Polymer Informatics
von: Zhu, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Estimation Bias with Representation Learning in TD Error-Driven Regularization
von: Chen, Haohui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptively Learning to Select-Rank in Online Platforms
von: Wang, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ProbLog4Fairness: A Neurosymbolic Approach to Modeling and Mitigating Bias
von: Adriaensen, Rik, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fisher-Guided Selective Forgetting: Mitigating The Primacy Bias in Deep Reinforcement Learning
von: Falzari, Massimiliano, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Token Homogenization under Positional Bias
von: Yusupov, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Probe-Based Data Attribution: Discovering and Mitigating Undesirable Behaviors in LLM Post-Training
von: Xiao, Frank, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Backdoor for Debias: Mitigating Model Bias with Backdoor Attack-based Artificial Bias
von: Wu, Shangxi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adaptive Graph Rewiring to Mitigate Over-Squashing in Mesh-Based GNNs for Fluid Dynamics Simulations
von: Seo, Sangwoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating the Structural Bias in Graph Adversarial Defenses
von: Fang, Junyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Identification and Mitigating Bias in Quantum Machine Learning
von: Swaminathan, Nandhini, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding and Mitigating Tokenization Bias in Language Models
von: Phan, Buu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BOOST: Out-of-Distribution-Informed Adaptive Sampling for Bias Mitigation in Stylistic Convolutional Neural Networks
von: Vijendran, Mridula, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation
von: Sinii, Viacheslav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Age Predictors Through the Lens of Generalization, Bias Mitigation, and Interpretability: Reflections on Causal Implications
von: Paul, Debdas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hierarchical Sparse Plus Low Rank Compression of LLM
von: Kumar, Pawan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

More Thinking, More Bias: Length-Driven Position Bias in Reasoning Models
von: Wang, Xiao
Veröffentlicht: (2026)

Repetitive Contrastive Learning Enhances Mamba's Selectivity in Time Series Prediction
von: Yan, Wenbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Regularization of Representation Rank as an Implicit Constraint of Bellman Equation
von: He, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)