Scaling Laws and In-Context Learning: A Unified Theoretical Framework
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Mehta, Sushant, Gupta, Ishan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
When Are Learning Biases Equivalent? A Unifying Framework for Fairness, Robustness, and Distribution Shift
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025)
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025)
Beyond Surface-Level Similarity: Hierarchical Contamination Detection for Synthetic Training Data in Foundation Models
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025)
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025)
Information-Theoretic Foundations for Neural Scaling Laws
di: Jeon, Hong Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jeon, Hong Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimal Scaling Laws for Efficiency Gains in a Theoretical Transformer-Augmented Sectional MoE Framework
di: Sane, Soham
Pubblicazione: (2025)
di: Sane, Soham
Pubblicazione: (2025)
Unifying Learning Dynamics and Generalization in Transformers Scaling Law
di: Yang, Chiwun
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Chiwun
Pubblicazione: (2025)
A Unified and Stable Risk Minimization Framework for Weakly Supervised Learning with Theoretical Guarantees
di: Zhang, Miao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Miao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Theoretical Foundations of Scaling Law in Familial Models
di: Song, Huan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Huan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beyond Scaling Law: A Data-Efficient Distillation Framework for Reasoning
di: Wu, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Xiaojun, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unified Framework for Model Editing
di: Gupta, Akshat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gupta, Akshat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting Task Performance with Context-aware Scaling Laws
di: Montgomery, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Montgomery, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Iterative Amortized Inference: Unifying In-Context Learning and Learned Optimizers
di: Mittal, Sarthak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mittal, Sarthak, et al.
Pubblicazione: (2025)
EnterpriseBench Corecraft: Training Generalizable Agents on High-Fidelity RL Environments
di: Mehta, Sushant, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehta, Sushant, et al.
Pubblicazione: (2026)
Federated Learning Framework via Distributed Mutual Learning
di: Gupta, Yash
Pubblicazione: (2025)
di: Gupta, Yash
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws for Data-Efficient Visual Transfer Learning
di: Yang, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Wenxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws for Imitation Learning in Single-Agent Games
di: Tuyls, Jens, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tuyls, Jens, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Unifying Framework for Learning Argumentation Semantics
di: Mileva, Zlatina, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Mileva, Zlatina, et al.
Pubblicazione: (2023)
EDGE: A Theoretical Framework for Misconception-Aware Adaptive Learning
di: Verma, Ananda Prakash
Pubblicazione: (2025)
di: Verma, Ananda Prakash
Pubblicazione: (2025)
Beyond Accuracy: A Multi-Dimensional Framework for Evaluating Enterprise Agentic AI Systems
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025)
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025)
Scaling Laws for Many-Shot In-Context Learning with Self-Generated Annotations
di: Gu, Zhengyao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gu, Zhengyao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Agentic Capabilities, Not Context: Efficient Reinforcement Finetuning for Large Toolspaces
di: Gupta, Karan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gupta, Karan, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Framework for Quantifying How Pre-Training and Context Benefit In-Context Learning
di: Song, Bingqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Bingqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unified Framework for Heterogeneous Semi-supervised Learning
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Heidari, Marzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Unified Invariant Learning Framework for Graph Classification
di: Sui, Yongduo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sui, Yongduo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mirror Learning: A Unifying Framework of Policy Optimisation
di: Kuba, Jakub Grudzien, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Kuba, Jakub Grudzien, et al.
Pubblicazione: (2022)
Operator-Theoretic Framework for Gradient-Free Federated Learning
di: Kumar, Mohit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kumar, Mohit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing In-Context Learning Performance with just SVD-Based Weight Pruning: A Theoretical Perspective
di: Yao, Xinhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yao, Xinhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
CacheFormer: High Attention-Based Segment Caching
di: Singh, Sushant, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Singh, Sushant, et al.
Pubblicazione: (2025)
Provable Scaling Laws of Feature Emergence from Learning Dynamics of Grokking
di: Tian, Yuandong
Pubblicazione: (2025)
di: Tian, Yuandong
Pubblicazione: (2025)
Do Neural Scaling Laws Exist on Graph Self-Supervised Learning?
di: Ma, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Qian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scaling Law with Learning Rate Annealing
di: Tissue, Howe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tissue, Howe, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Unified Framework for Neural Computation and Learning Over Time
di: Melacci, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Melacci, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Unified Framework for Human-Allied Learning of Probabilistic Circuits
di: Karanam, Athresh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Karanam, Athresh, et al.
Pubblicazione: (2024)
Generalization in VAE and Diffusion Models: A Unified Information-Theoretic Analysis
di: Chen, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Qi, et al.
Pubblicazione: (2025)
KITE: Kernelized and Information Theoretic Exemplars for In-Context Learning
di: Singh, Vaibhav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Singh, Vaibhav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Context Channel Capacity: An Information-Theoretic Framework for Understanding Catastrophic Forgetting
di: Cheng, Ran
Pubblicazione: (2026)
di: Cheng, Ran
Pubblicazione: (2026)
On Implications of Scaling Laws on Feature Superposition
di: Katta, Pavan
Pubblicazione: (2024)
di: Katta, Pavan
Pubblicazione: (2024)
Scaling Law Hypothesis for Multimodal Model
di: Sun, Qingyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sun, Qingyun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Neural Scaling Laws on Graphs
di: Liu, Jingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Jingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Optimizer Dependence of Neural Scaling Laws
di: Ramani, Vansh, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ramani, Vansh, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling Law for Time Series Forecasting
di: Shi, Jingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shi, Jingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
When Are Learning Biases Equivalent? A Unifying Framework for Fairness, Robustness, and Distribution Shift
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025) -
Beyond Surface-Level Similarity: Hierarchical Contamination Detection for Synthetic Training Data in Foundation Models
di: Mehta, Sushant
Pubblicazione: (2025) -
Information-Theoretic Foundations for Neural Scaling Laws
di: Jeon, Hong Jun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Optimal Scaling Laws for Efficiency Gains in a Theoretical Transformer-Augmented Sectional MoE Framework
di: Sane, Soham
Pubblicazione: (2025) -
Unifying Learning Dynamics and Generalization in Transformers Scaling Law
di: Yang, Chiwun
Pubblicazione: (2025)