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awesome-llm-interpretability

深入理解大语言模型内部机制与可解释性

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析
Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布
Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型(LLMs),支持商业应用,涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息,鼓励社区交流与贡献,是机器学习研究和应用的重要资源库。
llm-sp - 开源大语言模型的安全与隐私资源整理
GithubLLMsPrivacyPrompt InjectionSecurityVulnerabilities开源项目
本项目整理了有关大语言模型(LLM)安全与隐私的研究资源,从提示注入和越狱等基本脆弱性到高级攻击和防御措施。定期更新,提供最新的研究成果和实验数据,帮助研究者和开发者了解LLM的安全挑战及应对策略。所有资源都在GitHub和Notion上开放,欢迎社区的合作和贡献。
Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库
Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表,涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域,助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性
该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。
awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展
GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理
这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。
awesome-agi-cocosci - 人工智能和计算认知科学研究资源大全
Github人工智能可解释性开源项目归纳推理计算认知科学认知科学
这个项目整理了人工智能和计算认知科学领域的重要学习资源,包括基础课程、教程、论文和专著。涵盖归纳推理、解释、概念表示、问题解决等多个研究方向,有助于推动高级机器智能发展和深化人类认知理解。项目内容全面,适合不同水平的研究人员参考使用。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型(LLMs),如Transformer设计的工具,用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置,可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能,以确定最优和可行的配置方案。此外,llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略,并提供多种预定义配置和命令行接口,极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成,是开发和优化LLMs的理想工具。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验,开发者可以深入了解大型语言模型的应用,探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践,为AI领域学习者提供了有价值的资源。
Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用
Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成
本项目汇集了最新的LLM检索增强生成(RAG)技术研究论文,包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考,鼓励研究成果的提交与共享,促进RAG技术发展。
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