LM-reasoning

本页面收录了大语言模型推理相关的论文和资源，涵盖技术方法如完全监督微调、提示与上下文学习、混合方法，以及详细的评估和分析。用户可以浏览各类调查报告和技术论文，了解如何提升大模型的推理能力，并参考领域专家的讨论提供的重要见解。

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介绍相关项目

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

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llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

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本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

awesome-recommend-system-pretraining-papers - 推荐系统预训练及大型语言模型论文资源

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Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

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该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

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

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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。

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

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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-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编

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该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。

KnowledgeEditingPapers - 大语言模型知识编辑研究最新进展汇总

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KnowledgeEditingPapers汇总大语言模型知识编辑领域的最新研究成果，包括方法、分析和工具。项目涵盖参数保持、参数修改等技术，提供教程、综述和基准数据集，全面展示该领域进展和挑战。持续更新的内容为研究者和开发者提供了丰富的学习资源。

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。

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Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果，包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理，并提供详细分类和说明，方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果，为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。

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