LMaaS-Papers

介绍大型语言模型作为服务的适应技术与优势

本项目整理了有关无需访问模型参数和梯度的大型预训练语言模型（如GPT-3）作为服务的研究论文。通过文本提示、上下文学习、黑盒优化、特征学习和数据生成等方法，用户能够高效适应各种任务，提高部署和调优效率。旨在帮助NLP研究人员跟进最新动态，推进研究发展，欢迎贡献和更新论文。

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介绍相关项目

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。

nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记

本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

llm-paper-daily - 日常论文精选与学术交流平台

AI绘图GithubLLM研究大型语言模型开源项目每日更新知识机制

llm-paper-daily是专注于LLM研究的日常论文更新和分类平台，提供最新研究论文，支持arxiv直链和GPT-4简要总结。该平台分类详尽，涵盖推理、代理、检索等多个领域，易于用户导航与发现相关研究。加入讨论小组，可与研究同好一起交流学习，共同探索大模型落地和学术前沿。

Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述

Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练

本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。

Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展

Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型

Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题，如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力，推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新，反映领域最新进展，为研究人员和开发者提供重要参考资料。

aigc - 大语言模型的实际应用与架构设计解析

AI 2.0GithubLLM开源项目架构设计软件开发

本文探讨了大语言模型（LLM）在软件开发中的多种应用，包括Prompt编写与管理、架构设计等。介绍了利用Chat模式实现交互设计，基于AI 2.0优化开发流程，以及LLM应用架构的设计与实施。此外，还涉及特定场景下的模型微调和上下文工程，展示了如Prompt Engineering和Unit Mesh等开源项目，以提升研发效能。

prompt-in-context-learning - EgoAlpha实验室的大语言模型舆论引导深度指南

Artificial General IntelligenceEgoAlphaGithubIn-Context LearningLLMsPrompt Engineering开源项目

EgoAlpha实验室开源工程指南提供大语言模型的Prompt-in-context学习资源，包含最新论文、应用实例。随AI技术进步，掌握这些技术可提升个人和专业能力。

OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述

ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目

自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。

PanelGPT - 优化语言模型推理性能的全新零样本提示词方法

GithubPanelGPT开源项目推理能力提示词语言模型零样本提示

PanelGPT通过引入专家小组讨论的零样本提示词，有效提升了语言模型在复杂任务上的表现。通过使用gpt-3.5-turbo进行评估，其在GSM8K数据集上的表现突出，验证了该方法的有效性。综合专家讨论模式与自洽性理论，帮助模型更准确地理解和解决问题，为语言模型的推理能力提供了新方案。

paper-reading - AI领域关键论文解读

GPT-4Github开源项目技术分享深度学习视频教程论文

paper-reading平台通过精读和剖析AI领域核心论文，提供了深度理解及实际应用AI最新进展的途径。内容涵盖深度学习、机器学习、计算机视觉等领域，为您揭示科技最前沿动态，促进技术革新。

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