Boosting Large Language Models with Mask Fine-Tuning
通过掩码微调提升大语言模型
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出掩码微调方法,通过破坏模型结构完整性提升性能,适用于多种领域和模型架构,实现平均2.70/4.15的提升。
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。
通过掩码微调提升大语言模型
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出掩码微调方法,通过破坏模型结构完整性提升性能,适用于多种领域和模型架构,实现平均2.70/4.15的提升。
Sysformer: 通过自适应系统提示保护冻结的大语言模型
机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院) ; Visa Research(Visa研究)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 Sysformer通过自适应系统提示提高大语言模型的安全性,显著提升对有害提示的拒绝率和对安全提示的合规性。
Comments ICLR 2026. Code available at https://github.com/Ksartik/sysformer
双曲微调用于大语言模型
机构 * HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) ; HKUST(香港科技大学) ; Indian Institute of Science(印度科学研究院) ; Yale University(耶鲁大学) ; Stanford University(斯坦福大学) ; The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 HypLoRA通过在双曲空间中进行低秩适应,提升大语言模型在算术和常识推理任务中的性能。
Comments NeurIPS 2025; https://github.com/marlin-codes/HypLoRA
比较专门化的小型模型和通用的大型模型在文本分类中的表现:100个标注样本实现平衡性能
机构 * Faculty of Information Technology, Brno University of Technology(信息技术学院,布拉格技术大学) ; Kempelen Institute of Intelligent Technologies(智能技术研究所)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 研究比较了专门化小型模型与通用大型模型在文本分类中的表现,发现平均100个标注样本即可实现平衡性能,且样本需求受任务特征和方差影响显著。
Comments Accepted to the EMNLP 2025 conference
AttriLens-Mol:基于属性引导的强化学习用于利用大语言模型进行分子属性预测
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 AttriLens-Mol通过属性引导的强化学习框架提升大语言模型在分子属性预测中的性能,有效激发相关属性,提高可解释性和预测效果。
Comments 9 pages
大型语言模型中的知识同质性
机构 * University of Oregon Eugene OR USA ; Pacific Northwest National Laboratory Richland WA USA ; Adobe Research San Jose CA USA ; Texas A\&M University College Station TX USA ; Rensselaer Polytechnic Institute Troy NY USA ; University of Oregon ; Pacific Northwest National Laboratory ; Adobe Research ; Texas A\&M University ; Rensselaer Polytechnic Institute
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于图神经网络的模型,通过分析LLM知识的同质性,提高知识标注效率和推理问答性能。
Qalb:面向2.3亿使用者的最先进的乌尔都语大型语言模型,采用系统性持续预训练
机构 * Auburn University, USA(美国阿伯杜大学) ; BHT Berlin, Germany(柏林BHT学院) ; BTU Cottbus, Germany(库滕堡工业大学)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);foundation model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 Qalb通过持续预训练和监督微调,为乌尔都语构建了最先进的大型语言模型,显著提升了在多种任务上的性能。
分步模式引导提示框架与参数高效指令微调用于多模态事件提取
专题命中 指令微调 :instruction tuning(title,abstract);prompting(title,abstract);large language model(abstract);language model(abstract)
AI总结 本文提出分步模式引导提示框架与参数高效指令微调方法,用于提升多模态事件提取任务的性能。
Comments Accepted by 2025 IEEE International Conference on Multimedia and Expo
为大型语言模型的最佳-N采样进行推理感知微调
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出了一种推理感知微调方法,通过改进最佳-N采样策略提升大型语言模型的性能和推理效率。
机构 * George Mason University(乔治·玛莎大学)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构 * Google(谷歌) ; Google Deepmind(谷歌DeepMind) ; The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) ; Sony AI(索尼人工智能)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
机构 * Rutgers University(新泽西罗格斯大学) ; University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) ; Red Hat AI Innovation(红帽AI创新)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);post-training(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted at NeurIPS 2025
机构 * Worcester Polytechnic Institute(沃斯特理工学院) ; ByteDance Inc.(字节跳动公司)
专题命中 指令微调 :instruction tuning(title,abstract);LLM(title);large language model(abstract);language model(abstract)
Comments EMNLP 2025 Findings
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);SFT(abstract)
Comments Accepted By EMNLP'25-Main
机构 * Department of Surgery, Duke university school of medicine(杜克大学医学学院外科部) ; Department of Anesthesiology, Duke university school of medicine(杜克大学医学学院麻醉科) ; Indian Institute of Technology, Goa(印度去邦理工学院) ; Institute for Global Health, BC Children’s Hospital and BC Women’s Hospital + Health Centre(全球健康研究所,BC儿童医院和BC妇女医院及健康中心) ; Department of Anesthesia, Pharmacology & Therapeutics, University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学麻醉学、药理学与治疗学系) ; BC Children’s Hospital Research Institute, BC Children’s Hospital(BC儿童医院研究学院,BC儿童医院) ; Department of Pediatrics, University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学儿科系) ; Walimu, Kampala, Uganda(乌干达坎帕拉沃尔imu) ; Department of Community Health, Mbarara University of Science and Technology(马巴拉拉大学科学与技术学院社区健康系)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 11 pages, 2 Figures, 1 Table
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);prompting(abstract)
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) ; Shenzhen Research Institute of Big Data(深圳大数据研究院) ; Shenzhen International Center for Industrial and Applied Mathematics(深圳国际工业与应用数学中心) ; Qwen Team, Alibaba Inc.(阿里云通义团队)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by COLM 2025
机构 * IEEE
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);instruction tuning(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 7 pages, 5 figures
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Accepted by ICML2025
机构 * University of Mannheim(曼海姆大学)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 8 pages, 4 figures. For related code and data, see this https://github.com/wbsg-uni-mannheim/TailorMatch
机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学) ; Peking University(北京大学)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);prompting(abstract)
机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China(中国人民大学首都人工智能学院) ; School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University(北京交通大学计算机科学与技术学院)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments Work in progress. Data and models are available at https://github.com/RUCBM/DeepCritic
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Journal ref Nature Communications; 2025
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments ICSE CAIN 2025
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments The first two authors contribute equally to this work and are listed in alphabetical order
专题命中 指令微调 :language model(title,abstract);SFT(title,abstract);large language model(abstract);prompting(abstract)