Buchumschlag

Neuron-Aware Data Selection In Instruction Tuning For Large Language Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Xin, Wu, Junchao, Yang, Shu, Zhan, Runzhe, Wu, Zeyu, Yang, Min, Huang, Shujian, Chao, Lidia S., Wong, Derek F.
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

Rethinking Prompt-based Debiasing in Large Language Models
von: Yang, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Let's Focus on Neuron: Neuron-Level Supervised Fine-tuning for Large Language Model
von: Xu, Haoyun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on LLM-Generated Text Detection: Necessity, Methods, and Future Directions
von: Wu, Junchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Who Wrote This? The Key to Zero-Shot LLM-Generated Text Detection Is GECScore
von: Wu, Junchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RepreGuard: Detecting LLM-Generated Text by Revealing Hidden Representation Patterns
von: Chen, Xin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DetectRL: Benchmarking LLM-Generated Text Detection in Real-World Scenarios
von: Wu, Junchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Large Reasoning Models Good Translation Evaluators? Analysis and Performance Boost
von: Zhan, Runzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intrinsic Model Weaknesses: How Priming Attacks Unveil Vulnerabilities in Large Language Models
von: Huang, Yuyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Path Drift in Large Reasoning Models:How First-Person Commitments Override Safety
von: Huang, Yuyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prefix Text as a Yarn: Eliciting Non-English Alignment in Foundation Language Model
von: Zhan, Runzhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding and Mitigating Political Stance Cross-topic Generalization in Large Language Models
von: Zhang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SelectIT: Selective Instruction Tuning for LLMs via Uncertainty-Aware Self-Reflection
von: Liu, Liangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Investigating CoT Monitorability in Large Reasoning Models
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding Aha Moments: from External Observations to Internal Mechanisms
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is Long-to-Short a Free Lunch? Investigating Inconsistency and Reasoning Efficiency in LRMs
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Benchmarking the Detection of LLMs-Generated Modern Chinese Poetry
von: Wang, Shanshan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VisAidMath: Benchmarking Visual-Aided Mathematical Reasoning
von: Ma, Jingkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SCAR: Data Selection via Style Consistency-Aware Response Ranking for Efficient Instruction-Tuning of Large Language Models
von: Li, Zhuang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can Large Language Models Identify Implicit Suicidal Ideation? An Empirical Evaluation
von: Li, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Two-Stage Prediction-Aware Contrastive Learning Framework for Multi-Intent NLU
von: Chen, Guanhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exposing the Cracks: Vulnerabilities of Retrieval-Augmented LLM-based Machine Translation
von: Sun, Yanming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fraud-R1 : A Multi-Round Benchmark for Assessing the Robustness of LLM Against Augmented Fraud and Phishing Inducements
von: Yang, Shu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Instruction Mining: Instruction Data Selection for Tuning Large Language Models
von: Cao, Yihan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CommonIT: Commonality-Aware Instruction Tuning for Large Language Models via Data Partitions
von: Rao, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large-Scale Data Selection for Instruction Tuning
von: Ivison, Hamish, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DPO-Tuned Large Language Models for Segmentation in Simultaneous Speech Translation
von: Yang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphGPT: Graph Instruction Tuning for Large Language Models
von: Tang, Jiabin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Federated Data-Efficient Instruction Tuning for Large Language Models
von: Qin, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Importance-Aware Data Selection for Efficient LLM Instruction Tuning
von: Jiang, Tingyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph-oriented Instruction Tuning of Large Language Models for Generic Graph Mining
von: Tan, Yanchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Select2Reason: Efficient Instruction-Tuning Data Selection for Long-CoT Reasoning
von: Yang, Cehao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Aware Gradient Signal-to-Noise Data Selection for Instruction Tuning
von: Yuan, Zhihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CoEvol: Constructing Better Responses for Instruction Finetuning through Multi-Agent Cooperation
von: Li, Renhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Eliciting the Translation Ability of Large Language Models via Multilingual Finetuning with Translation Instructions
von: Li, Jiahuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

SFTMix: Elevating Language Model Instruction Tuning with Mixup Recipe
von: Xiao, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IAPT: Instruction-Aware Prompt Tuning for Large Language Models
von: Zhu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Entropy-Based Data Selection for Language Models
von: Li, Hongming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MT-PATCHER: Selective and Extendable Knowledge Distillation from Large Language Models for Machine Translation
von: Li, Jiahuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalizing From Short to Long: Effective Data Synthesis for Long-Context Instruction Tuning
von: Zhu, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Extroversion or Introversion? Controlling The Personality of Your Large Language Models
von: Chen, Yanquan, et al.
Veröffentlicht: (2024)