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大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

大语言模型论文笔记自然语言处理人工智能 Transformer Github 开源项目

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。

文档

Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展

GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目

该综述介绍了大语言模型（LLMs）中的知识蒸馏（KD）技术，探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中，并深入分析数据增强在其中的作用。此外，文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展，可通过关注仓库获取最新信息。

ABigSurvey - 自然语言处理和机器学习综述论文汇总与分析

GithubMLNLPcategorizationstatisticssurvey papers开源项目

本文汇总了数百篇关于自然语言处理和机器学习的综述论文，并对其进行分类和数量统计，涵盖对话系统、信息检索、大型语言模型等热门主题。文章展示了1063篇论文的链接，并根据发表年份绘制了统计图表，同时生成了展示热门话题的词云。

Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述

GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成

本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态，重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源，展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。

LLM-Agent-Paper-List - 基于LLM的代理进行了系统而全面的调查，并列出了一些必读的论文

AgentGymGitHub TrendingsGithubR3人工智能大语言模型开源项目

该项目研究基于大型语言模型的智能代理，从核心构建到多模态输入及行动扩展提供全面分析。研究重点包括单代理和多代理的协作场景及与人类互动，探讨智能代理在多种应用领域的潜力及面临的挑战，旨在开拓通用人工智能（AGI）建设的新途径。

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-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-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编

Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目

LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展

AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练

LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外，项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用，为研究和实践提供了丰富的资源。

what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍

DevAIGithubLLM商业模型开源模型开源项目编程

DevAI领域发展迅速，开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景，包含从本地环境到托管服务的部署指南，提供全面对比与建议，帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。

quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南

GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目

GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本，展示了Transformer模型的多种应用，包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook，即可深入学习这些技术。仓库不断更新，旨在为读者提供详细的教程和示例，帮助高效使用大型语言模型。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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