Buchumschlag

Diverse LLMs or Diverse Question Interpretations? That is the Ensembling Question

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Rosales, Rafael, Miret, Santiago
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computation and Language Artificial Intelligence Machine Learning 68T50 I.2.7; I.2.0
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Reference-Guided Verdict: LLMs-as-Judges in Automatic Evaluation of Free-Form QA
von: Badshah, Sher, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Chatbots put to the test in math and logic problems: A preliminary comparison and assessment of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Google Bard
von: Plevris, Vagelis, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Prompt Tuned Embedding Classification for Multi-Label Industry Sector Allocation
von: Buchner, Valentin Leonhard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Large Language Models Report Subjective Experience Under Self-Referential Processing
von: Berg, Cameron, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CLEV: LLM-Based Evaluation Through Lightweight Efficient Voting for Free-Form Question-Answering
von: Badshah, Sher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causal Dimensionality of Transformer Representations: Measurement, Scaling, and Layer Structure
von: Sarkar, Nilesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SafeAnchor: Preventing Cumulative Safety Erosion in Continual Domain Adaptation of Large Language Models
von: Guo, Dongxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Data and AI governance: Promoting equity, ethics, and fairness in large language models
von: Abhishek, Alok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BEATS: Bias Evaluation and Assessment Test Suite for Large Language Models
von: Abhishek, Alok, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SHARP: Social Harm Analysis via Risk Profiles for Measuring Inequities in Large Language Models
von: Abhishek, Alok, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Reasoning Promotes Robustness in Theory of Mind Tasks
von: de Haan, Ian B., et al.
Veröffentlicht: (2026)

GIM: Evaluating models via tasks that integrate multiple cognitive domains
von: Patel, Rohit, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Generative AI for Enhancing Active Learning in Education: A Comparative Study of GPT-3.5 and GPT-4 in Crafting Customized Test Questions
von: Rouzegar, Hamdireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JAM: Controllable and Responsible Text Generation via Causal Reasoning and Latent Vector Manipulation
von: Huang, Yingbing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Causally Grounded Mechanistic Interpretability for LLMs with Faithful Natural-Language Explanations
von: Mahale, Ajay Pravin
Veröffentlicht: (2026)

CopySpec: Accelerating LLMs with Speculative Copy-and-Paste Without Compromising Quality
von: Dumitru, Razvan-Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Graph-based Approach for Multi-Modal Question Answering from Flowcharts in Telecom Documents
von: Soman, Sumit, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-Model Synthetic Training for Mission-Critical Small Language Models
von: Platt, Nolan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Layer-Wise Quantization: A Pragmatic and Effective Method for Quantizing LLMs Beyond Integer Bit-Levels
von: Dumitru, Razvan-Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Confidence-Diversity Framework for Calibrating AI Judgement in Accessible Qualitative Coding Tasks
von: Zhao, Zhilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluation of RAG Metrics for Question Answering in the Telecom Domain
von: Roychowdhury, Sujoy, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Logit Sampling: Accelerating Knowledge Distillation in LLMs
von: Anshumann, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Triad: A Framework Leveraging a Multi-Role LLM-based Agent to Solve Knowledge Base Question Answering
von: Zong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Survey and Evaluation of Converging Architecture in LLMs based on Footsteps of Operations
von: Kim, Seongho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Vibe-Creation: The Epistemology of Human-AI Emergent Cognition
von: Levin, Ilya
Veröffentlicht: (2026)

Hybrid Gated Flow (HGF): Stabilizing 1.58-bit LLMs via Selective Low-Rank Correction
von: Pizzo, David Alejandro Trejo
Veröffentlicht: (2026)

Recursive Training Loops in LLMs: How training data properties modulate distribution shift in generated data?
von: Kovač, Grgur, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Limits of LLM Adaptability: Impact of Model-Internalized Priors on Annotation Task Performance
von: Casanova, Etienne, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Evaluating Prompting Strategies for Chart Question Answering with Large Language Models
von: Naikar, Ruthuparna, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Correcting Gradient-Based Circuit Localization via Interaction-Aware Backpropagation
von: Edin, Joakim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CAPE: Corrective Actions from Precondition Errors using Large Language Models
von: Raman, Shreyas Sundara, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Knowledge Distillation of Domain-adapted LLMs for Question-Answering in Telecom
von: Sen, Rishika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mitigating Position-Shift Failures in Text-Based Modular Arithmetic via Position Curriculum and Template Diversity
von: Yudin, Nikolay
Veröffentlicht: (2026)

Measuring Intent Comprehension in LLMs
von: Kunievsky, Nadav, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrating External Tools with Large Language Models to Improve Accuracy
von: Niketan, Nripesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ConciseRL: Conciseness-Guided Reinforcement Learning for Efficient Reasoning Models
von: Dumitru, Razvan-Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NRR-Core: Non-Resolution Reasoning as a Computational Framework for Contextual Identity and Ambiguity Preservation
von: Saito, Kei
Veröffentlicht: (2025)

RWKV-7 "Goose" with Expressive Dynamic State Evolution
von: Peng, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Key-Value Means: Transformers with Expandable Block-Recurrent Compressed Memory
von: Goldstein, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Change Is the Only Constant: Dynamic LLM Slicing based on Layer Redundancy
von: Dumitru, Razvan-Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2024)