Tag: Large Language Model

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• When2Call: When (not) to Call Tools

  Published: 6 May, 2025 |  at  11:16 PM

  

  66.07 🤔

  本文提出When2Call基准，通过多选格式评估语言模型在工具调用决策上的表现，并通过偏好优化（RPO）训练方法显著提升模型在何时调用工具及何时保守行为之间的平衡能力。

• GuidedQuant: Large Language Model Quantization via Exploiting End Loss Guidance

  Published: 19 May, 2025 |  at  11:18 AM

  

  65.19 🤔

  GuidedQuant通过整合最终损失梯度信息并保留输出通道内权重依赖性，结合LNQ算法显著提升了大型语言模型在权重和激活量化下的性能，实现了更高效的后训练量化。

• Replay to Remember: Retaining Domain Knowledge in Streaming Language Models

  Published: 4 May, 2025 |  at  04:30 PM

  

  65.14 🤔

  本文通过结合LoRA和轻量级重放机制的方法，在流式学习条件下帮助大型语言模型减轻灾难性遗忘，同时实现了实时域适应。

• HyPerAlign: Hypotheses-driven Personalized Alignment

  Published: 4 May, 2025 |  at  04:32 PM

  

  65.01 🤔

  本文提出HyPerAlign方法，通过假设驱动的少样本学习实现LLM的个性化对齐，提高了模型对个体用户的适应性和安全性，同时减少了对微调的依赖。

• Exploring the Role of Diversity in Example Selection for In-Context Learning

  Published: 7 May, 2025 |  at  09:33 AM

  

  64.87 🤔

  本文提出基于多样性的上下文学习（DICL）方法，通过最大边际相关性（MMR）算法重新排序示例以平衡相关性和多样性，在多个数据集和大型语言模型上实现了约70%的下游任务性能提升或维持。