Buchumschlag

FMBench: Adaptive Large Language Model Output Formatting

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Yaoting, Zhou, Yun, Ding, Henghui
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computation and Language
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Ref-SAM3D: Bridging SAM3D with Text for Reference 3D Reconstruction
von: Zhou, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SLOT: Structuring the Output of Large Language Models
von: Wang, Darren Yow-Bang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantifying the Impact of Structured Output Format on Large Language Models through Causal Inference
von: Yuan, Han, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Outputs of Large Language Models are Meaningless
von: Hattiangadi, Anandi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language of Thought Shapes Output Diversity in Large Language Models
von: Xu, Shaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FMBench: Benchmarking Fairness in Multimodal Large Language Models on Medical Tasks
von: Wu, Peiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Verifiable Format Control for Large Language Model Generations
von: Wang, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LLMs Are Biased Towards Output Formats! Systematically Evaluating and Mitigating Output Format Bias of LLMs
von: Long, Do Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating the Effects of Cognitive Biases in Prompts on Large Language Model Outputs
von: Sun, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Evaluation on Large Language Model Outputs: Discourse and Memorization
von: de Wynter, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2023)

TRAM: Benchmarking Temporal Reasoning for Large Language Models
von: Wang, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A Comprehensive Analysis of Large Language Model Outputs: Similarity, Diversity, and Bias
von: Smith, Brandon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What Is Missing: Interpretable Ratings for Large Language Model Outputs
von: Stranges, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hansel: Output Length Controlling Framework for Large Language Models
von: Song, Seoha, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Output Scouting: Auditing Large Language Models for Catastrophic Responses
von: Bell, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey of Inductive Reasoning for Large Language Models
von: Chen, Kedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AutoPyVerifier: Learning Compact Executable Verifiers for Large Language Model Outputs
von: Pezeshkpour, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DynamicRAG: Leveraging Outputs of Large Language Model as Feedback for Dynamic Reranking in Retrieval-Augmented Generation
von: Sun, Jiashuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distilling Reasoning Ability from Large Language Models with Adaptive Thinking
von: Chen, Xiaoshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive-Solver Framework for Dynamic Strategy Selection in Large Language Model Reasoning
von: Zhou, Jianpeng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

The Structured Output Benchmark: A Multi-Source Benchmark for Evaluating Structured Output Quality in Large Language Models
von: Singh, Abhinav Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RUPBench: Benchmarking Reasoning Under Perturbations for Robustness Evaluation in Large Language Models
von: Wang, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

KVPruner: Structural Pruning for Faster and Memory-Efficient Large Language Models
von: Lv, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compositional Subspace Representation Fine-tuning for Adaptive Large Language Models
von: Zhou, Andy
Veröffentlicht: (2025)

Decoupling Task-Solving and Output Formatting in LLM Generation
von: Deng, Haikang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

To Diff or Not to Diff? Structure-Aware and Adaptive Output Formats for Efficient LLM-based Code Editing
von: Cheng, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Let Me Speak Freely? A Study on the Impact of Format Restrictions on Performance of Large Language Models
von: Tam, Zhi Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Metacognitive Prompting Improves Understanding in Large Language Models
von: Wang, Yuqing, et al.
Veröffentlicht: (2023)

VQ-Logits: Compressing the Output Bottleneck of Large Language Models via Vector Quantized Logits
von: Shao, Jintian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Open-domain Implicit Format Control for Large Language Model Generation
von: Yao, Yiqun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Black-Box Visual Prompt Engineering for Mitigating Object Hallucination in Large Vision Language Models
von: Woo, Sangmin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detoxification of Large Language Models through Output-layer Fusion with a Calibration Model
von: Tian, Yuanhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Text Watermark for Large Language Models
von: Liu, Yepeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On the Adaptive Psychological Persuasion of Large Language Models
von: Ju, Tianjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

StructuredRAG: JSON Response Formatting with Large Language Models
von: Shorten, Connor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Query as Anchor: Scenario-Adaptive User Representation via Large Language Model
von: Yuan, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

StruEdit: Structured Outputs Enable the Fast and Accurate Knowledge Editing for Large Language Models
von: Bi, Baolong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LayAlign: Enhancing Multilingual Reasoning in Large Language Models via Layer-Wise Adaptive Fusion and Alignment Strategy
von: Ruan, Zhiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Tuning and Inference for Large Language Models on Textual Graphs
von: Zhu, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Gender Bias in Large Language Models across Multiple Languages
von: Zhao, Jinman, et al.
Veröffentlicht: (2024)