LLM-Optimizers-Papers

大语言模型作为优化器与自动提示词优化的前沿研究

LLM 优化器自动优化提示工程强化学习 Github 开源项目

该项目整理了大语言模型(LLM)作为优化器和LLM自动提示词优化领域的关键论文。内容涉及强化学习、进化算法等多种优化方法，呈现了LLM在自我优化和解决复杂任务方面的能力。这一资源库为人工智能、自然语言处理和优化算法研究者提供了重要参考。

Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览

GithubLLM人工智能开源项目提示优化机器学习自动化

本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。

LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表

GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理

该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。

LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选

Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习

本文档收录了关于大型语言模型（LLMs）规划能力的多篇研究论文，涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息，如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源，帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。

LLMSys-PaperList - 大语言模型系统论文精选前沿研究与技术进展

GithubLLM开源项目模型推理模型训练深度学习系统优化

AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目

本项目收集了大量与大型语言模型（LLM）相关的顶级论文和项目，涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅，迅速获取相关论文和项目链接，轻松了解LLM领域的最新研究动态，帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述

GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述

LMaaS-Papers - 介绍大型语言模型作为服务的适应技术与优势

GPT-3GithubLMaaS上下文学习开源项目文本提示黑箱优化

本项目整理了有关无需访问模型参数和梯度的大型预训练语言模型（如GPT-3）作为服务的研究论文。通过文本提示、上下文学习、黑盒优化、特征学习和数据生成等方法，用户能够高效适应各种任务，提高部署和调优效率。旨在帮助NLP研究人员跟进最新动态，推进研究发展，欢迎贡献和更新论文。

PromptPapers - 探索预训练语言模型的提示调整技术及其最新进展

PromptPapers为预训练语言模型的提示学习提供全面研究和技术资料，旨在优化模型训练和任务集成。为促进该领域技术的进步，项目持续更新，并欢迎研究人员分享新成果。

Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源

AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统

本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。

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