Buchumschlag

Rethinking Personalization in Large Language Models at the Token Level

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zhang, Chenheng, Lu, Yijun, Fang, Lizhe, Zheng, Chunyuan, Chai, Jiajun, Wang, Xiaohan, Yin, Guojun, Lin, Wei, Wang, Yisen, Lin, Zhouchen
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

ResT: Reshaping Token-Level Policy Gradients for Tool-Use Large Language Models
von: Lin, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autoregressive Models Rival Diffusion Models at ANY-ORDER Generation
von: Du, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AWPO: Enhancing Tool-Use of Large Language Models through Adaptive Integration of Reasoning Rewards
von: Lin, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Language Ranker: A Lightweight Ranking framework for LLM Decoding
von: Zhang, Chenheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What is Wrong with Perplexity for Long-context Language Modeling?
von: Fang, Lizhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Invariance in In-context Learning
von: Fang, Lizhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Implicit Hierarchical GRPO: Decoupling Tool Invocation from Execution for Tool-Integrated Mathematical Reasoning
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Self-Belief Misleads: Active Label Acquisition for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
von: Wang, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SSL4RL: Revisiting Self-supervised Learning as Intrinsic Reward for Visual-Language Reasoning
von: Guo, Xiaojun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ResRL: Boosting LLM Reasoning via Negative Sample Projection Residual Reinforcement Learning
von: Lin, Zihan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SAE as a Crystal Ball: Interpretable Features Predict Cross-domain Transferability of LLMs without Training
von: Zhang, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Joint Training of Multi-Token Prediction in Reinforcement Learning via Optimal Coefficient Calibration
von: Wang, Zili, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Advancing LLM Safe Alignment with Safety Representation Ranking
von: Du, Tianqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GL-Fusion: Rethinking the Combination of Graph Neural Network and Large Language model
von: Yang, Haotong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Experience to Strategy: Empowering LLM Agents with Trainable Graph Memory
von: Xia, Siyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AMR-SD: Asymmetric Meta-Reflective Self-Distillation for Token-Level Credit Assignment
von: Wei, Zhenlin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Are Full Rollouts Necessary for On-Policy Distillation?
von: Zhang, Yaocheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

LiteToken: Removing Intermediate Merge Residues From BPE Tokenizers
von: Sun, Yike, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Diver: Large Language Model Decoding with Span-Level Mutual Information Verification
von: Lu, Jinliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$π$-Play: Multi-Agent Self-Play via Privileged Self-Distillation without External Data
von: Zhang, Yaocheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Problematic Tokens: Tokenizer Bias in Large Language Models
von: Yang, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Tokenization Falling Short: On Subword Robustness in Large Language Models
von: Chai, Yekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Tokenization: Crafting Better Tokenizers for Large Language Models
von: Yang, Jinbiao
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Model as Token Compressor and Decompressor
von: Li, Wenbing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Generative Large Language Model Evaluation for Semantic Comprehension
von: Wei, Fangyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Representation Underlying the Judgment of Large Language Models
von: Lu, Yi-Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parrot Mind: Towards Explaining the Complex Task Reasoning of Pretrained Large Language Models with Template-Content Structure
von: Yang, Haotong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Incorporating Arbitrary Matrix Group Equivariance into KANs
von: Hu, Lexiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Token Reduction for State Space Models
von: Zhan, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CausalRM: Causal-Theoretic Reward Modeling for RLHF from Observational User Feedbacks
von: Wang, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large Language Models Struggle in Token-Level Clinical Named Entity Recognition
von: Lu, Qiuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Democratizing Large Language Models via Personalized Parameter-Efficient Fine-tuning
von: Tan, Zhaoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semantic Convergence: Harmonizing Recommender Systems via Two-Stage Alignment and Behavioral Semantic Tokenization
von: Li, Guanghan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Editing Personality for Large Language Models
von: Mao, Shengyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ZipRL: Adaptive Multi-Turn Context Compression with Hindsight Response Replay
von: Hu, Zhexin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Remask, Don't Replace: Token-to-Mask Refinement in Diffusion Large Language Models
von: Yao, Lin
Veröffentlicht: (2026)

VScan: Rethinking Visual Token Reduction for Efficient Large Vision-Language Models
von: Zhang, Ce, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Word Recovery in Large Language Models Enables Character-Level Tokenization Robustness
von: Yang, Zhipeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Token-Level Privacy in Large Language Models
von: Harel, Re'em, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High-Fidelity Pruning for Large Language Models
von: Zhu, Yijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)