Tag: Large Language Model

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• More is not always better? Enhancing Many-Shot In-Context Learning with Differentiated and Reweighting Objectives

  Published: 2 Jun, 2025 |  at  01:15 PM

  

  87.51 🤔

  本文提出DrICL方法，通过差异化学习和基于优势的重新加权优化大型语言模型在many-shot上下文学习中的性能，并在自建的ICL-50数据集上验证了其在多种任务中的稳定性和有效性。

• Zero-Shot Vision Encoder Grafting via LLM Surrogates

  Published: 2 Jun, 2025 |  at  11:23 AM

  

  87.49 🤔

  本文提出通过构建小型代理模型训练视觉编码器并零样本嫁接至大型LLM（如Llama-70B），在保持视觉理解能力的同时将VLM训练成本降低约45%。

• AM-Thinking-v1: Advancing the Frontier of Reasoning at 32B Scale

  Published: 17 May, 2025 |  at  11:20 PM

  

  87.46 🤔

  AM-Thinking-v1 是一个32B参数的密集语言模型，通过精心设计的监督微调和强化学习后训练框架，在数学推理和代码生成任务上实现了与大型MoE模型媲美的性能，展示了中型规模模型在推理能力与部署效率之间的平衡潜力。

• Disentangling Length Bias In Preference Learning Via Response-Conditioned Modeling

  Published: 26 May, 2025 |  at  11:41 AM

  

  87.45 🤔

  本文提出响应条件Bradley-Terry（Rc-BT）模型，通过区分语义意图和长度指令，显著缓解大语言模型在RLHF中的长度偏见，并提升长度指令遵循能力，实验验证了其在多个模型和数据集上的优越性。

• ExpandR: Teaching Dense Retrievers Beyond Queries with LLM Guidance

  Published: 2 Jun, 2025 |  at  11:32 AM

  

  87.44 🤔

  ExpandR通过联合优化大型语言模型和密集检索器，利用LLM生成语义丰富的查询扩展并结合DPO训练和对比学习，在多个检索基准上实现了超过5.8%的性能提升。