Assertion Detection Large Language Model In-context Learning LoRA Fine-tuning
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
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。
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.AI
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments accepted by ACM MM 2023
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments 5 pages
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Accepted by the Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. (EMNLP2023)
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Comments WMT 2023
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专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments 7 pages, 1 figure
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments Codes and results are at https://github.com/Adaxry/Post-Instruction/tree/main
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专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.LG
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Comments work in progress
专题命中 指令微调 :language model(title,abstract);large language model(title);LLM(abstract);分类 cs.CL
Comments EAMT 2023 - Research: technical
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :language model(title,abstract);instruction tuning(title,abstract);分类 cs.CL
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL
Robust-LLaVA:大规模鲁棒图像编码器对多模态大语言模型的有效性
机构 * Mohamed bin Zayed University of AI(Mohamed bin Zayed人工智能大学) ; Khalifa University(卡利法大学) ; Michigan State University(密歇根州立大学) ; Australian National University(澳大利亚国立大学)
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);foundation model(comments)
AI总结 本文提出利用大规模对抗预训练的图像分类模型替代CLIP编码器,以增强多模态大语言模型对视觉对抗扰动的鲁棒性,在无需额外对抗训练的情况下,在视觉问答、图像描述和越狱攻击任务中取得显著鲁棒性提升。
Comments Accepted at Trustworthy FMs Workshop Trust Before Use: Building Foundation Models that You Can Trust (ICCVW) 2025
专题命中 指令微调 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);foundation model(comments)
Comments To be published in: ICSE FORGE 2024 (AI Foundation Models and Software Engineering)
LatentSkill: 从上下文文本技能到LLM智能体的权重内隐技能
机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) ; Sun Yat-Sen University(中山大学) ; Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院) ; OPPO Research Institute(OPPO研究院)
专题命中 指令微调 :LLM(title,title_cn);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出LatentSkill框架,通过预训练超网络将文本技能转换为即插即用的LoRA适配器,将技能知识存储在权重空间而非上下文空间,从而减少预填充令牌并提升性能。
Comments 10 pages, 4 figures
你在跟我讲逻辑吗?评估语言模型的三段论推理能力
机构 * Université Côte d’Azur(科特阿祖尔大学) ; Inria(法国国家信息与自动化研究所) ; CNRS(法国国家科学研究中心) ; I3S(信息科学与系统实验室) ; Data ScienceTech Institute(数据科学技术学院)
专题命中 指令微调 :language model(title,abstract);SFT(abstract,abstract_cn);small language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 该研究通过扩展FOLIO和P-FOLIO数据集,探究不同KR符号对SLMs三段论推理的影响,提出SEF分类法并开源CLGC框架,为提升小型模型推理能力提供了新方法。
Comments Accepted to the International Joint Conference on Rules and Reasoning (RuleML+RR) 2026
超越能力边界:用于自进化大语言模型智能体的零阶优化
机构 * Beijing Institute of Technology(北京理工大学) ; Shenzhen MSU-BIT University(深圳北理莫斯科大学) ; Alaya Lab(阿莱亚实验室)
专题命中 指令微调 :LLM(title,summary_cn);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出零阶自进化框架,通过扰动LLM的LoRA参数形成闭环自进化循环,结合并行扰动推理等机制,在多基准实验中显著提升了LLM智能体在困难样例上的表现。
CosmosAlign:适配世界基础模型用于生成式交通视频预测
机构 * Simon Fraser University(西蒙菲莎大学) ; Institut Polytechnique de Paris(巴黎综合理工学院)
专题命中 指令微调 :foundation model(title,abstract);LLM(abstract,abstract_cn);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 该研究提出基于Cosmos3-Nano的CosmosAlign框架,通过两阶段LoRA适配与推理优化,在AI City Challenge 2026 Track 5基准中获76.49分排名第一,实现了高质量交通视频预测。
Comments Accepted at ECCVW 2026
State2State:面向大语言模型智能体的环境衍生式中间训练
机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University(清华大学人工智能产业研究院) ; Institute for AI, Tsinghua University(清华大学人工智能研究院) ; Institute of Intelligent Computing, Alibaba Group(阿里巴巴集团智能计算研究院)
专题命中 指令微调 :LLM(title,summary_cn);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 该研究提出State2State环境衍生式中间训练方法,无需外部任务与监督,可提升LLM智能体性能及学习效率,具备跨环境泛化潜力。
Comments Work in progress