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LLM4RS

将ChatGPT应用于推荐系统的实证研究

ChatGPT推荐系统排序策略大语言模型实验分析Github开源项目

LLM4RS项目从信息检索角度评估了ChatGPT在推荐系统中的表现。研究对比了点式、配对式和列表式排序方法，发现ChatGPT在多个领域数据集上表现突出，其中列表式排序在成本和性能间达到最佳平衡。项目还探讨了ChatGPT解决冷启动问题和提供可解释推荐的潜力。LLM4RS提供了全面的评估框架、数据集和实验结果，为研究大语言模型在推荐系统中的应用提供了重要参考。

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LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
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该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南
AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4开源项目
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提供ChatGPT与人类响应的数据集，以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据，分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持，数据格式兼容MSMarco，便于研究人员使用现有脚本。
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
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果，包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面，通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型
AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目
ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。
ChatEval - 使用多智能体辩论改进大语言模型评估
ChatEvalGithubLLM人工智能多智能体辩论开源项目文本评估
ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色，自主讨论和评判生成文本，简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台，用户可比较不同模型回答，并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度，为改进LLM性能提供了有价值的见解。
awesome-chatgpt - ChatGPT资源和工具集合
ChatGPTGithubLLMOpenAI开源项目提示工程桌面应用
本项目汇总了ChatGPT和OpenAI相关的资源和工具，包括文档、示例、用户界面、集成、SDK库和框架以及基于ChatGPT的应用程序等。用户可以找到适用于桌面应用、浏览器扩展、移动应用和命令行界面的软件。项目还收录了关于大语言模型和知识图谱的论文和资源，适合开发者、研究者和AI爱好者使用。
LLMChat - 结合Python FastAPI和Flutter的全栈API服务器，支持高级LLM聊天功能
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LLMChat使用Python FastAPI构建API服务器，结合Flutter前端，提供无缝的ChatGPT和其他LLM模型的聊天体验。支持GPT-4扩展、多端设备、Markdown格式、Duckduckgo搜索、文本矢量嵌入、PDF文件嵌入、本地LLM模型、实时WebSocket连接及自动摘要功能。项目具备高性能并发、Redis缓存与MySQL数据库管理，高安全性，适用多种场景。
AgentLLM - 用LLM打造自主代理，浏览器端高效运行
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AgentLLM展示了使用开源大型语言模型（LLM）在浏览器上运行自主代理的潜力，可有效处理复杂的目标导向任务。通过利用WebGPU，项目显著提升了性能，并在无工具简化版的AgentGPT环境中实现。该平台适合于希望快速验证LLM能力的用户，界面友好且功能丰富。
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