Large Language Models Explore by Latent Distilling
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zeng, Yuanhao, Lu, Ao, Li, Lufei, Zhang, Zheng, Li, Yexin, Ren, Kan |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Token-Efficient Leverage Learning in Large Language Models
di: Zeng, Yuanhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zeng, Yuanhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Multilingual Probing in Large Language Models: A Cross-Language Analysis
di: Li, Daoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Daoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Structured Agent Distillation for Large Language Model
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning to Select In-Context Demonstration Preferred by Large Language Model
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
SlimQwen: Exploring the Pruning and Distillation in Large MoE Model Pre-training
di: Tang, Shengkun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tang, Shengkun, et al.
Pubblicazione: (2026)
DiLaDiff: Distilled Latent-Augmented Diffusion for Language Modeling
di: Lemercier, Jean-Marie, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lemercier, Jean-Marie, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploring Memorization in Fine-tuned Language Models
di: Zeng, Shenglai, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zeng, Shenglai, et al.
Pubblicazione: (2023)
Rethinking On-Policy Distillation of Large Language Models: Phenomenology, Mechanism, and Recipe
di: Li, Yaxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Yaxuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Learning Dynamics in Continual Pre-Training for Large Language Models
di: Wang, Xingjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xingjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Grad2Reward: From Sparse Judgment to Dense Rewards for Improving Open-Ended LLM Reasoning
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evolutionary Contrastive Distillation for Language Model Alignment
di: Katz-Samuels, Julian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Katz-Samuels, Julian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Gradient-Adaptive Policy Optimization: Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
di: Li, Chengao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Chengao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Delta Knowledge Distillation for Large Language Models
di: Cao, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Yihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness
di: Zheng, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Haotian, et al.
Pubblicazione: (2024)
LatentBreak: Jailbreaking Large Language Models through Latent Space Feedback
di: Mura, Raffaele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mura, Raffaele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards the Law of Capacity Gap in Distilling Language Models
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Chen, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Dual-Space Framework for General Knowledge Distillation of Large Language Models
di: Zhang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2025)
Latent Context Compilation: Distilling Long Context into Compact Portable Memory
di: Li, Zeju, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Zeju, et al.
Pubblicazione: (2026)
KDFlow: A User-Friendly and Efficient Knowledge Distillation Framework for Large Language Models
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2026)
LocMoE: A Low-Overhead MoE for Large Language Model Training
di: Li, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multi-Objective Large Language Model Unlearning
di: Pan, Zibin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Zibin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dist2ill: Distributional Distillation for One-Pass Uncertainty Estimation in Large Language Models
di: Zhao, Yicong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Yicong, et al.
Pubblicazione: (2025)
DistiLLM: Towards Streamlined Distillation for Large Language Models
di: Ko, Jongwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ko, Jongwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
AlignDistil: Token-Level Language Model Alignment as Adaptive Policy Distillation
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Songming, et al.
Pubblicazione: (2025)
PLMM: Personal Large Language Models on Mobile Devices
di: Gong, Yuanhao
Pubblicazione: (2023)
di: Gong, Yuanhao
Pubblicazione: (2023)
Causality for Large Language Models
di: Wu, Anpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wu, Anpeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
LLM-NEO: Parameter Efficient Knowledge Distillation for Large Language Models
di: Yang, Runming, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Runming, et al.
Pubblicazione: (2024)
SDMPrune: Self-Distillation MLP Pruning for Efficient Large Language Models
di: Zhu, Hourun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Hourun, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Depth Ceiling: On the Limits of Large Language Models in Discovering Latent Planning
di: Xu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploring Anti-Aging Literature via ConvexTopics and Large Language Models
di: Yeganova, Lana E., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yeganova, Lana E., et al.
Pubblicazione: (2026)
Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge and Concept at Different Layers?
di: Jin, Mingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Mingyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Polynomial Composition Activations: Unleashing the Dynamics of Large Language Models
di: Zhuo, Zhijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhuo, Zhijian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Being Strong Progressively! Enhancing Knowledge Distillation of Large Language Models through a Curriculum Learning Framework
di: Liu, Lingyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Lingyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring and Benchmarking the Planning Capabilities of Large Language Models
di: Bohnet, Bernd, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bohnet, Bernd, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Rewarding PPO: Aligning Large Language Models with Demonstrations Only
di: Zhang, Qingru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Qingru, et al.
Pubblicazione: (2025)
Meanings and Feelings of Large Language Models: Observability of Latent States in Generative AI
di: Liu, Tian Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Tian Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Integration of Large Language Models and Federated Learning
di: Chen, Chaochao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chen, Chaochao, et al.
Pubblicazione: (2023)
FR-Spec: Accelerating Large-Vocabulary Language Models via Frequency-Ranked Speculative Sampling
di: Zhao, Weilin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Weilin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Language Models Are Latent Variable Models: Explaining and Finding Good Demonstrations for In-Context Learning
di: Wang, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Xinyi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Probing the Robustness of Large Language Models Safety to Latent Perturbations
di: Gu, Tianle, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gu, Tianle, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Token-Efficient Leverage Learning in Large Language Models
di: Zeng, Yuanhao, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Exploring Multilingual Probing in Large Language Models: A Cross-Language Analysis
di: Li, Daoyang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Structured Agent Distillation for Large Language Model
di: Liu, Jun, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Learning to Select In-Context Demonstration Preferred by Large Language Model
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
SlimQwen: Exploring the Pruning and Distillation in Large MoE Model Pre-training
di: Tang, Shengkun, et al.
Pubblicazione: (2026)