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LLMRank

大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战

LLMRank大语言模型推荐系统零样本排序偏见Github开源项目

LLMRank项目聚焦大语言模型在推荐系统排序中的潜力。研究采用指令跟随方法，将用户行为历史和候选项整合到自然语言模板中。实验结果显示，大语言模型具备强大的零样本排序能力，但在处理用户历史顺序信息时面临挑战。通过设计特定提示策略，可有效提升排序表现。此外，项目还深入分析了排序过程中的偏见问题，并提出了相应的解决方案。

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llm-leaderboard - 为LLM模型提供的全球性能排行榜
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由社区合力打造的LLM模型排行榜，提供交互式仪表板和丰富的性能比较。用户可查看各模型在Chatbot Arena Elo、HellaSwag、HumanEval-Python、LAMBADA等指标上的表现。项目特别关注开源模型的本地部署和商业应用，欢迎各类贡献和修改。
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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。
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Github大语言模型少样本学习开源项目提示工程数据标注知识蒸馏
LLM4Annotation项目概述了大型语言模型在数据标注领域的应用研究。该项目涵盖LLM标注方法、质量评估及学习利用等方面，探讨了LLM提升数据标注效率和质量的潜力。这份综述为相关研究人员提供了系统性参考，展示了LLM在数据标注领域的最新进展。
A-Guide-to-Retrieval-Augmented-LLM - 探讨检索增强大语言模型的核心要素、工作原理及实践应用的文章
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本文深入探讨检索增强大语言模型（Retrieval Augmented LLM）的核心要素、工作原理及实践应用。通过结合外部信息源，该技术显著提高了模型在处理时效性强的数据、保护私有信息及应对长尾知识挑战方面的能力。文章还评估了在实际场景中该技术的效果，提供了一个关于如何有效利用检索增强大语言模型的全面视角。
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本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
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