reversal_curse

大语言模型的逆向学习局限性研究

Reversal Curse LLM 人工智能机器学习自然语言处理 Github 开源项目

该研究项目探讨了大语言模型在逆向学习任务中的表现局限。研究通过三个实验发现，模型学习A=B关系时难以自动掌握B=A关系。实验涵盖身份信息逆转、实际应用中的逆转问题和指令逆转。项目开源了数据生成、模型微调和评估代码，有助于深入理解语言模型的学习局限。

llava-next-interleave-qwen-7b - 研究大规模多模态与聊天机器人的开源自回归语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Next Interleave人工智能多模态开源开源项目模型研究

LLaVA-Next Interleave是一个开源的自回归语言模型，通过微调多模态指令数据进行训练。基于Qwen/Qwen1.5-7B-Chat框架，主要用于大规模多模态模型和聊天机器人的研究。目标用户包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。项目禁止商业用途，使用者需遵守相关数据集及检查点的原始许可证条款，并确保符合所有适用法律法规。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成

AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆

RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制，解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆，便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性，并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念，推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。

GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索

GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

transferlearning - 最新迁移学习综述、研究和教程资源

GithubTransfer Learning开源项目机器学习负迁移领域泛化领域自适应

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。

dive-into-llms - 大语言模型实践教程

GithubLLM人工智能大模型开源项目教程编程实践

该项目提供一系列大语言模型实践教程，涵盖模型微调、部署、提示学习、知识编辑、水印技术等多个前沿主题。通过动手实践，学习者可快速掌握大模型技术，为相关课程和研究奠定基础。教程内容源自上海交通大学课程，适合AI爱好者和研究人员学习使用。

LM-reasoning - 大语言模型推理相关的论文和资源

EvaluationGithubLarge Language ModelsReasoningSurveyTechnique开源项目

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

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