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

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model - 远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总

Github人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言遥感

本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。

llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库

GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集

LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域，项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源，旨在促进模型性能提升。

LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景

ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型

本书全面介绍了大语言模型技术，包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究，大模型的发展历程得到探索，其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生，为科研人员提供指导，推动人工智能技术的进步。

Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述

Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理

Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展，同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

llm-hallucination-survey - 大语言模型幻觉问题研究综述

Github事实一致性大语言模型幻觉开源项目自相矛盾评估

该项目全面调查了大语言模型中的幻觉问题，涵盖评估方法、成因分析和缓解策略。研究包括输入冲突、上下文冲突和事实冲突等多种幻觉类型，并汇总了相关学术文献。项目成果有助于提升大语言模型在实际应用中的可靠性，为该领域的研究和开发提供重要参考。

Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述

GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练

这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。

awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述

Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估

JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。

相关项目

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