A Regression Framework for Understanding Prompt Component Impact on LLM Performance
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Lauziere, Andrew, Daugherty, Jonathan, Kushner, Taisa |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2026
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Understanding LLM-Driven Test Oracle Generation
par: Bodicoat, Adam, et autres
Publié: (2026)
par: Bodicoat, Adam, et autres
Publié: (2026)
The Causal Impact of Tool Affordance on Safety Alignment in LLM Agents
par: Yu, Shasha, et autres
Publié: (2026)
par: Yu, Shasha, et autres
Publié: (2026)
Engineering LLM Powered Multi-agent Framework for Autonomous CloudOps
par: Parthasarathy, Kannan, et autres
Publié: (2025)
par: Parthasarathy, Kannan, et autres
Publié: (2025)
On the Impact of Black-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance
par: Singh, Jaskirat, et autres
Publié: (2024)
par: Singh, Jaskirat, et autres
Publié: (2024)
When Your LLM Reaches End-of-Life: A Framework for Confident Model Migration in Production Systems
par: Casey, Emma, et autres
Publié: (2026)
par: Casey, Emma, et autres
Publié: (2026)
Hardness, Structural Knowledge, and Opportunity: An Analytical Framework for Modular Performance Modeling
par: Gheibi, Omid, et autres
Publié: (2025)
par: Gheibi, Omid, et autres
Publié: (2025)
Beyond Synthetic Benchmarks: Evaluating LLM Performance on Real-World Class-Level Code Generation
par: Rahman, Musfiqur, et autres
Publié: (2025)
par: Rahman, Musfiqur, et autres
Publié: (2025)
A Stochastic Differential Equation Framework for Multi-Objective LLM Interactions: Dynamical Systems Analysis with Code Generation Applications
par: Shukla, Shivani, et autres
Publié: (2025)
par: Shukla, Shivani, et autres
Publié: (2025)
LLM Benchmarking with LLaMA2: Evaluating Code Development Performance Across Multiple Programming Languages
par: Diehl, Patrick, et autres
Publié: (2025)
par: Diehl, Patrick, et autres
Publié: (2025)
Analysing the Behaviour of Tree-Based Neural Networks in Regression Tasks
par: Samoaa, Peter, et autres
Publié: (2024)
par: Samoaa, Peter, et autres
Publié: (2024)
CRUXEval: A Benchmark for Code Reasoning, Understanding and Execution
par: Gu, Alex, et autres
Publié: (2024)
par: Gu, Alex, et autres
Publié: (2024)
An Initial Exploration of Contrastive Prompt Tuning to Generate Energy-Efficient Code
par: Weidmann, Sophie, et autres
Publié: (2026)
par: Weidmann, Sophie, et autres
Publié: (2026)
PostTrainBench: Can LLM Agents Automate LLM Post-Training?
par: Rank, Ben, et autres
Publié: (2026)
par: Rank, Ben, et autres
Publié: (2026)
GPU Kernel Scientist: An LLM-Driven Framework for Iterative Kernel Optimization
par: Andrews, Martin, et autres
Publié: (2025)
par: Andrews, Martin, et autres
Publié: (2025)
How Robustly do LLMs Understand Execution Semantics?
par: Spiess, Claudio, et autres
Publié: (2026)
par: Spiess, Claudio, et autres
Publié: (2026)
On Wasted Contributions: Understanding the Dynamics of Contributor-Abandoned Pull Requests
par: Khatoonabadi, SayedHassan, et autres
Publié: (2021)
par: Khatoonabadi, SayedHassan, et autres
Publié: (2021)
A Reference Architecture of Reinforcement Learning Frameworks
par: Liu, Xiaoran, et autres
Publié: (2026)
par: Liu, Xiaoran, et autres
Publié: (2026)
A Framework to Model ML Engineering Processes
par: Morales, Sergio, et autres
Publié: (2024)
par: Morales, Sergio, et autres
Publié: (2024)
Deep Configuration Performance Learning: A Systematic Survey and Taxonomy
par: Gong, Jingzhi, et autres
Publié: (2024)
par: Gong, Jingzhi, et autres
Publié: (2024)
Operationalizing Document AI: A Microservice Architecture for OCR and LLM Pipelines in Production
par: Fehlis, Yao, et autres
Publié: (2026)
par: Fehlis, Yao, et autres
Publié: (2026)
MASTEST: A LLM-Based Multi-Agent System For RESTful API Tests
par: Han, Xiaoke, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Xiaoke, et autres
Publié: (2025)
How Efficient is LLM-Generated Code? A Rigorous & High-Standard Benchmark
par: Qiu, Ruizhong, et autres
Publié: (2024)
par: Qiu, Ruizhong, et autres
Publié: (2024)
Assuring the Safety of Reinforcement Learning Components: AMLAS-RL
par: Imrie, Calum Corrie, et autres
Publié: (2025)
par: Imrie, Calum Corrie, et autres
Publié: (2025)
I Know Which LLM Wrote Your Code Last Summer: LLM generated Code Stylometry for Authorship Attribution
par: Bisztray, Tamas, et autres
Publié: (2025)
par: Bisztray, Tamas, et autres
Publié: (2025)
The Dual-State Architecture for Reliable LLM Agents
par: Thompson, Matthew
Publié: (2025)
par: Thompson, Matthew
Publié: (2025)
Mutation-Guided LLM-based Test Generation at Meta
par: Foster, Christopher, et autres
Publié: (2025)
par: Foster, Christopher, et autres
Publié: (2025)
Mellum: Production-Grade in-IDE Contextual Code Completion with Multi-File Project Understanding
par: Pavlichenko, Nikita, et autres
Publié: (2025)
par: Pavlichenko, Nikita, et autres
Publié: (2025)
SynthTools: A Framework for Scaling Synthetic Tools for Agent Development
par: Castellani, Tommaso, et autres
Publié: (2025)
par: Castellani, Tommaso, et autres
Publié: (2025)
SnipGen: A Mining Repository Framework for Evaluating LLMs for Code
par: Rodriguez-Cardenas, Daniel, et autres
Publié: (2025)
par: Rodriguez-Cardenas, Daniel, et autres
Publié: (2025)
OpenClassGen: A Large-Scale Corpus of Real-World Python Classes for LLM Research
par: Rahman, Musfiqur, et autres
Publié: (2025)
par: Rahman, Musfiqur, et autres
Publié: (2025)
LLMs in Coding and their Impact on the Commercial Software Engineering Landscape
par: Belozerov, Vladislav, et autres
Publié: (2025)
par: Belozerov, Vladislav, et autres
Publié: (2025)
The Impact of Environment Configurations on the Stability of AI-Enabled Systems
par: Rahman, Musfiqur, et autres
Publié: (2024)
par: Rahman, Musfiqur, et autres
Publié: (2024)
On The Impact of Merge Request Deviations on Code Review Practices
par: Kansab, Samah, et autres
Publié: (2025)
par: Kansab, Samah, et autres
Publié: (2025)
Enhancing LLM-Based Test Generation by Eliminating Covered Code
par: Xu, WeiZhe, et autres
Publié: (2026)
par: Xu, WeiZhe, et autres
Publié: (2026)
Semantic Voting: Execution-Grounded Consensus for LLM Code Generation
par: Jiang, Shan, et autres
Publié: (2026)
par: Jiang, Shan, et autres
Publié: (2026)
Automatic Generation of High-Performance RL Environments
par: Karten, Seth, et autres
Publié: (2026)
par: Karten, Seth, et autres
Publié: (2026)
Performance Prediction for Large Systems via Text-to-Text Regression
par: Akhauri, Yash, et autres
Publié: (2025)
par: Akhauri, Yash, et autres
Publié: (2025)
Effective Large Language Model Debugging with Best-first Tree Search
par: Song, Jialin, et autres
Publié: (2024)
par: Song, Jialin, et autres
Publié: (2024)
System Safety Monitoring of Learned Components Using Temporal Metric Forecasting
par: Sharifi, Sepehr, et autres
Publié: (2024)
par: Sharifi, Sepehr, et autres
Publié: (2024)
Differentiated Directional Intervention A Framework for Evading LLM Safety Alignment
par: Zhang, Peng, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Peng, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Understanding LLM-Driven Test Oracle Generation
par: Bodicoat, Adam, et autres
Publié: (2026) -
The Causal Impact of Tool Affordance on Safety Alignment in LLM Agents
par: Yu, Shasha, et autres
Publié: (2026) -
Engineering LLM Powered Multi-agent Framework for Autonomous CloudOps
par: Parthasarathy, Kannan, et autres
Publié: (2025) -
On the Impact of Black-box Deployment Strategies for Edge AI on Latency and Model Performance
par: Singh, Jaskirat, et autres
Publié: (2024) -
When Your LLM Reaches End-of-Life: A Framework for Confident Model Migration in Production Systems
par: Casey, Emma, et autres
Publié: (2026)