Awesome-Tool-Learning

大型语言模型工具学习研究与应用进展综述

工具学习大语言模型人工智能自然语言处理工具增强 Github 开源项目

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。

文档

awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源

BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目

该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs - 大语言模型在智能体研究与应用中的精选资源

Embodied AIGithubInteractive Embodied LearningLarge Language ModelsMulti-Agent LearningSelf-Evolving Agents开源项目

该项目汇集了使用大语言模型(LLMs)进行智能体(Embodied AI)研究的精选资源，涵盖自适应智能体、社交智能体、复杂应用、模拟学习、规划与操作、多智能体协调等专题。项目主页提供丰富的论文资料和最新研究进展，适合相关领域研究者和开发者参考，不断更新。

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-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型

awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具

GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理

该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述

GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述

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。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩

Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

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