Promptomatix: An Automatic Prompt Optimization Framework for Large Language Models
机构 * Salesforce AI Research(Salesforce AI研究院)
专题命中 预训练与数据 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
机构 * Salesforce AI Research(Salesforce AI研究院)
专题命中 预训练与数据 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) ; Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室) ; Huawei Technologies Co., Ltd(华为技术有限公司) ; Tsinghua University(清华大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)
专题命中 预训练与数据 :LLM(title);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 21 pages, 22 figures
机构 * Beihang University(北航大学) ; SKLSDE Lab, Beihang University(北航SKLSDE实验室) ; University of Technology Sydney(悉尼大学) ; University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) ; Peking University(北京大学)
专题命中 预训练与数据 :LLM(abstract);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)
Comments 38 pages
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Tsinghua University(清华大学) ; Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) ; Sensetime
专题命中 预训练与数据 :large language model(abstract);language model(abstract);foundation model(abstract);分类 cs.CL
Journal ref TPAMI 2025
机构 * Google Research(谷歌研究) ; University of Maryland(马里兰大学)
专题命中 预训练与数据 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG
机构 * Stanford University(斯坦福大学)
专题命中 预训练与数据 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Project page: https://yuhui-zh15.github.io/MixedModalitySearch/
机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学机器人研究所) ; National Institute of Standards and Technology(国家标准技术研究院) ; Department of Rehabilitation Science and Technology, School of Health and Rehabilitation Sciences, University of Pittsburgh(匹兹堡大学健康与康复科学学院康复科学与技术系)
专题命中 预训练与数据 :pretraining(abstract)