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Awesome-LLM-Tabular

大型语言模型与表格数据处理研究进展

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。

Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总
GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化
Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术,包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等,支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新,提供过去60天内的相关研究成果,便于用户系统地探索和应用这些高效技术。
Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集
AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统
Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集,聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文,覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。
Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览
GithubLLM人工智能开源项目提示优化机器学习自动化
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。
llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦 追踪AI研究前沿进展
GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记
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。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息,涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新,记录各类大模型的发展动态,包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型,以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表,为研究中国AI发展提供全面参考。
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。
ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编 全面概览前沿进展
Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述
本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。
Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编
Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划
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。
awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展
GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理
这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。
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
这个项目整理了大规模图模型相关的研究文献,涵盖理论基础和实际应用。内容包括图神经网络与大型语言模型的结合、LLM在图任务中的应用、图提示学习和参数高效微调等技术。同时涉及知识图谱、分子科学和神经架构搜索等领域。项目为图机器学习研究提供了全面的文献综述,有助于推动该领域的发展。
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