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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论文

介绍相关项目

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用

GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目

这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。

AGI-Papers - 人工智能前沿研究聚焦大语言模型和多模态系统

AGIGithub多模态大语言模型开源项目自然语言处理计算机视觉

CoT-Reasoning-Survey - 链式思维推理研究综述:最新进展与未来趋势

Chain of ThoughtGithub基准测试多模态推理开源项目推理能力语言模型

本项目全面综述了链式思维推理(Chain of Thought Reasoning)领域的研究现状,包括最新进展、前沿挑战和未来方向。内容涵盖CoT在数学推理、常识推理等领域的应用,以及相关基准测试集。同时分析了CoT的核心机制,如提示工程和多模态推理。对于研究人员和从业者而言,这是了解CoT最新动态的重要参考资源。

large_language_model_training_playbook - 大规模语言模型训练指南与实用技巧

GithubLLM Training Playbook大语言模型开源项目张量精度模型并行策略模型架构

此页面提供了大规模语言模型训练的实用指南和资源，涉及模型架构选择、并行策略、模型规模、张量精度、训练超参数设定、最大化吞吐量、稳定性问题、数据处理以及软件和硬件故障调试等主题。这些开放的技巧和工具可以帮助更高效地训练大规模语言模型，并提升其性能和稳定性。

causal-text-papers - 自然语言处理中的因果推断研究资源汇总

Github因果推断开源项目文本分析机器学习社会科学应用自然语言处理

该项目汇集了因果推断在自然语言处理领域的研究论文和代码资源。内容包括文本作为处理、中介、结果和混杂因素的应用,以及因果推断改进NLP任务的方法。此外还涵盖了语言学、营销等社会科学的具体案例。这一资源库为研究人员提供了深入了解因果推断在NLP中应用的机会。

awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

cumulative-reasoning - 累积推理方法提升大语言模型复杂任务表现

GPT-4Github人工智能大语言模型开源项目数学问题解决累积推理

Cumulative Reasoning项目开发了新型累积推理方法，显著提升大语言模型在复杂任务中的表现。该方法在24点游戏中达到98%准确率，在MATH数据集上实现72.2%准确率。项目还基于元提示技术开发CR Agent Assistant，为解决数学问题提供高效工具。研究表明，累积推理方法在各类数学问题上优于现有方法，尤其在高难度问题上表现出色。

chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准

Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理

Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

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