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KnowledgeEditingPapers

大语言模型知识编辑研究最新进展汇总

KnowledgeEditingPapers汇总大语言模型知识编辑领域的最新研究成果,包括方法、分析和工具。项目涵盖参数保持、参数修改等技术,提供教程、综述和基准数据集,全面展示该领域进展和挑战。持续更新的内容为研究者和开发者提供了丰富的学习资源。

EasyEdit - 大型语言模型知识编辑框架
EasyEditGithub大型语言模型开源项目模型绩效知识编辑续集知识编辑
EasyEdit提供全面的大型语言模型知识编辑工具,支持各种知识操作。最新版本引入多种模型编辑技术及详细教程,适合不同场景的知识编辑需求。更多信息,访问GitHub或Hugging Face平台。
LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选
Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习
本文档收录了关于大型语言模型(LLMs)规划能力的多篇研究论文,涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息,如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源,帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。
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。
LLMSys-PaperList - 大语言模型系统论文精选 前沿研究与技术进展
GithubLLM开源项目模型推理模型训练深度学习系统优化
该项目汇集大语言模型系统相关的学术论文、文章、教程和项目,涵盖预训练、推理服务、微调系统等多个方面。包括Megatron-LM、FlashAttention、vLLM等重要工作,还涉及LLM用于系统优化的研究。这一精选列表有助于研究者和开发者及时了解大语言模型系统领域的最新进展。
PromptPapers - 探索预训练语言模型的提示调整技术及其最新进展
PromptPapers为预训练语言模型的提示学习提供全面研究和技术资料,旨在优化模型训练和任务集成。为促进该领域技术的进步,项目持续更新,并欢迎研究人员分享新成果。
LMaaS-Papers - 介绍大型语言模型作为服务的适应技术与优势
GPT-3GithubLMaaS上下文学习开源项目文本提示黑箱优化
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。
LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表
GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理
该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。
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。
Awesome-LLM4IE-Papers - 大型语言模型驱动的信息抽取研究进展综述
GithubLLM事件抽取信息抽取关系抽取命名实体识别开源项目
Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务,以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新,为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展,促进该领域的学术交流与技术创新。
Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南
Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理
该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源,涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具,并重点关注数据库社区相关工作。此外,项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。
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