Awesome-LLMs-Evaluation-Papers

大型语言模型评估研究论文综述

LLMs评估大语言模型知识能力评估对齐性评估安全性评估 Github 开源项目

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

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介绍相关项目

Awesome-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型

Awesome-LM-SSPGithub信任度多模态模型安全性开源项目隐私

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-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。

Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述

Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练

本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。

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-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

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-Optimizers-Papers - 大语言模型作为优化器与自动提示词优化的前沿研究

GithubLLM优化器开源项目强化学习提示工程自动优化

该项目整理了大语言模型(LLM)作为优化器和LLM自动提示词优化领域的关键论文。内容涉及强化学习、进化算法等多种优化方法，呈现了LLM在自我优化和解决复杂任务方面的能力。这一资源库为人工智能、自然语言处理和优化算法研究者提供了重要参考。

LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源

EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目

Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展

GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目

该综述介绍了大语言模型（LLMs）中的知识蒸馏（KD）技术，探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中，并深入分析数据增强在其中的作用。此外，文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展，可通过关注仓库获取最新信息。

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