Awesome-LLM-in-Social-Science

大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究

本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。

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介绍相关项目

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-LLM-Watermark - LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究

GithubWatermarking图像水印大语言模型开源项目文本水印版权保护

本项目汇集了关于文本和图像水印技术的研究论文，重点探讨大语言模型（LLM）的应用。这些论文涵盖了水印的鲁棒性、统计分析、词汇冗余、主题水印、质量检测与优化以及跨语言一致性等方面。研究内容包括水印的检测效率、鲁棒性、质量和最佳规则，旨在为大语言模型提供可靠的水印解决方案。这些研究有助于深入了解水印技术在知识产权保护和提高AI生成内容可信度方面的最新进展。

Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集

AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统

Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集，聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文，覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。

Awesome-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编

Awesome LLM ReasoningGithub多模态推理大语言模型开源项目技术进展推理能力

Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合，旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域，提供最新的研究动态和技术解析，助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展

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Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文，涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章，为研究人员提供全面的参考资源，助力快速了解该领域的最新进展。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

Awesome-Domain-LLM - 领域垂直的开源模型、数据集和评测基准，覆盖医疗、法律、金融等关键行业

Github垂直领域大模型开源开源项目微调预训练

Awesome-Domain-LLM汇聚了领域垂直的开源模型、数据集和评测基准，覆盖医疗、法律、金融等关键行业。项目通过收集和整理通用模型的持续预训练和指令微调成果，帮助行业从业人员探索并应用大语言模型的潜能。本项目不断更新，加入了包括SecGPT、ChiMed-GPT、Tongyi-Finance-14B等多个专业模型，支持各领域专家获取AI工具和资源，共同推进AI技术在专业领域中的实际应用和创新发展。

awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用

AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目

了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展

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