Awesome-LM-SSP

大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型

Awesome-LM-SSP 信任度多模态模型安全性隐私 Github 开源项目

本页面提供与大模型（LMs）可信度相关的多维度资源，特别是多模态大模型（如视觉语言模型和扩散模型）。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式，适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。

文档

data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总

Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练

该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段，探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术，以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述

GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练

这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。

Awesome-Code-LLM - 代码生成领域的前沿研究与顶级模型概览

Github人工智能代码生成大语言模型开源项目评估基准预训练

Awesome-Code-LLM汇集了代码生成领域的最新研究成果和资源。项目包含主要模型的性能排行榜、评估工具包介绍,以及按预训练、指令微调、反馈对齐和提示工程等主题整理的相关论文。这一资源库为研究人员和开发者提供了深入了解代码生成大语言模型的全面参考。

awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息

GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发

awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息，包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息，是日语技术开发者和研究人员的重要资源。

Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库

Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练

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。

awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总

CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目

该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源，包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集，以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术，为AI研究和开发提供参考。

LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源

EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目

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