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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

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。

KnowledgeEditingPapers - 大语言模型知识编辑研究最新进展汇总
Github人工智能大语言模型开源项目模型更新知识编辑论文综述
KnowledgeEditingPapers汇总大语言模型知识编辑领域的最新研究成果,包括方法、分析和工具。项目涵盖参数保持、参数修改等技术,提供教程、综述和基准数据集,全面展示该领域进展和挑战。持续更新的内容为研究者和开发者提供了丰富的学习资源。
llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理,涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库
GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎
llms_paper是一个高级学术资源库,专注于顶会论文的记录与整理,涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用,并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记,是深入LLMs领域的理想资源。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
Prompt-Engineering-Guide-zh-CN - LLMs提示工程指南
GithubLLMs开发者指南开源项目提示工程提示技术语言模型
本指南涵盖系统化的提示工程方法,帮助研究人员和开发人员优化与大型语言模型(LLMs)的互动。内容包括基础与高级提示、应用实例、最新研究论文、实用工具和数据集,同时提供相关讲座和课程资源。学习提示工程能提升LLMs在问答和算术推理等复杂任务中的性能,充分发挥模型潜力。
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-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-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。
Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果
Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目
《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源,旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率,提供详尽的研究资源,非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展,包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型(LLM)的最新研究,涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息,参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战,为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览
Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱
本项目汇集了有关统一大型语言模型(LLM)和知识图谱(KG)的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识,但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架:KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表,助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。
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