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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论文

介绍相关项目

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

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_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

awesome-llm-agents - LLM代理资源一览，涵盖框架、应用与平台

Awesome LLM agentsGithubHaystackLangchainLlama IndexVisualGPT开源项目

本列表收录了优秀的LLM代理资源，涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等，旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源，支持社区开发。

awesome-llm-json - 大语言模型生成结构化数据的资源

GithubJSONLLMPydanticfunction callingstructured outputs开源项目

本资源列表提供了丰富的资源，用于使用大语言模型（LLMs）生成JSON或其他结构化输出。内容包括术语解释、托管模型、本地模型、Python库、博客文章、视频和Jupyter笔记本，介绍了函数调用（Function Calling）、指导生成（Guided Generation）和工具使用等多种技术和工具，探索高效生成和处理结构化数据的方法。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述

Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练

本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。

awesome-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表

AIFinanceGithubLLMsReinforcement LearningTrading开源项目

Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述

Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型

LLM-Agent-Survey - 大语言模型驱动智能体的构建应用与评估综述

GithubLLM人工智能大语言模型开源项目机器学习自主代理

该研究全面综述了基于大语言模型(LLM)的自主智能体，探讨了智能体的核心组件和应用领域。作为该领域首个发表的综述论文，研究分析了LLM智能体在多个学科的应用，并讨论了评估策略，为该快速发展领域的研究人员提供了宝贵见解。

相关项目

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