残念ながら、ビザの遅延により、#ICML2025 に直接参加することはできません。しかし、ICMLで私たちの論文「Large Language Models are Demonstration Pre-Selectors for Yourself」を共有できることを嬉しく思います。🧠📄 💡 LLMが自分たちにとってより良い例を選ぶのを助けることができるとしたらどうでしょうか? 私たちは、LLMが十分性と必要性に基づいて、トレーニングデータの小さいながらも強力なサブセットを事前に選択し、コストを削減し、パフォーマンスを向上させ、タスク間での一般化を可能にするフレームワークであるFEEDERを提案します。 ぜひチェックしてみてください!