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

llm_interview_note - 大模型面试知识与实用资源汇总

GithubLLMTransformer分布式训练大语言模型开源项目微调

本仓库汇集了大语言模型（LLMs）的面试知识和实用资源，适合准备大模型面试的求职者。内容涵盖大模型基础、架构、训练数据、分布式训练、推理优化、强化学习、RAG技术、模型评估及应用案例。提供详细的知识点解析和操作指南，并附有项目示例和在线体验链接。定期更新，确保内容时效性和实用性。欢迎访问在线阅读页面，关注微信公众号获取更多相关信息。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

LMaaS-Papers - 介绍大型语言模型作为服务的适应技术与优势

GPT-3GithubLMaaS上下文学习开源项目文本提示黑箱优化

本项目整理了有关无需访问模型参数和梯度的大型预训练语言模型（如GPT-3）作为服务的研究论文。通过文本提示、上下文学习、黑盒优化、特征学习和数据生成等方法，用户能够高效适应各种任务，提高部署和调优效率。旨在帮助NLP研究人员跟进最新动态，推进研究发展，欢迎贡献和更新论文。

Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析

BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目

本页面介绍了多个知名的大型语言模型（LLM）的发展历史，包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude，全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点，并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理（NLP）领域的研究者、开发者和爱好者，这些信息具有重要的参考价值。

llm-paper-daily - 日常论文精选与学术交流平台

AI绘图GithubLLM研究大型语言模型开源项目每日更新知识机制

llm-paper-daily是专注于LLM研究的日常论文更新和分类平台，提供最新研究论文，支持arxiv直链和GPT-4简要总结。该平台分类详尽，涵盖推理、代理、检索等多个领域，易于用户导航与发现相关研究。加入讨论小组，可与研究同好一起交流学习，共同探索大模型落地和学术前沿。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

Prompt-Engineering-Guide - 优化和提升大语言模型应用的最新技术与资源

AI研究GithubLLMsPrompt Engineering开源项目算法优化问答系统

本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。

LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展

Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成（RAG）和长上下文建模评估的论文和博客的存储库

GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理

本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。

Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果

Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目

《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源，旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率，提供详尽的研究资源，非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。

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