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Awesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-Topics

综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录

本项目收集了大量与大型语言模型(LLM)相关的顶级论文和项目,涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅,迅速获取相关论文和项目链接,轻松了解LLM领域的最新研究动态,帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。

awesome-language-agents - 构建和优化语言代理的认知架构和实践
CoALAGithub学习开源项目推理认知架构语言代理
该项目汇总了基于CoALA框架的语言代理,实现了动作空间、决策周期等功能。提供了相关核心论文、推特线程及300多篇文献,涵盖从推理到环境互动等多领域前沿研究,旨在优化语言代理的交互、检索和学习能力,有效管理短期和长期记忆。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
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。
awesome-RLHF - 人类反馈下的强化学习文献合集
GithubRLHFReinforcement Learning人类反馈大型语言模型奖励模型开源项目
此页面汇集了关于强化学习与人类反馈(RLHF)的最新研究论文,涵盖从基础概念到高级技术,包括大语言模型、视频游戏、机器人和个性化推荐系统等应用。页面将持续更新,跟踪此领域的前沿进展。
Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展
Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型
Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题,如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力,推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新,反映领域最新进展,为研究人员和开发者提供重要参考资料。
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。
LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型(LLMs)的全面评估研究与资源
ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估
作为一个独立资源,LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型(LLMs)的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域,旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法,助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战,推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源,为学术和工业界提供重要信息与工具。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源,包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新,提供书籍、视频、课程和博客等学习材料,还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文,适合各个学习阶段。
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