Awesome-LLM-Prompt-Optimization

大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览

本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。

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介绍相关项目

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

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编全面概览前沿进展

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本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

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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。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

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LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

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该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

prompttools - 全面LLM实验评估工具集

GithubLLMPromptTools人工智能向量数据库开源项目提示词实验

PromptTools是一套开源的LLM实验工具集，支持向量数据库和提示词的测试与评估。该工具兼容OpenAI、Anthropic等多个主流API，提供代码、笔记本和本地playground界面。开发者可以便捷地比较不同模型和参数性能，并评估向量数据库检索准确性，有效提升AI开发效率。

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

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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-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集

AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统

Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集，聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文，覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。

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