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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。

KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架
GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强
该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能,包含ZhiXi、OneKE等知名模型,并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化,适用于信息提取和知识增强,简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得,整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块,提升知识推理与交互能力。
ICL_PaperList - 上下文学习研究论文集,从预训练到应用
Github上下文学习开源项目提示工程语言模型零样本学习预训练
ICL_PaperList是一个收录上下文学习(In-context Learning)研究论文的开源项目。内容涵盖模型预训练、提示调优、分析评估等方面,并对Survey、Model Training、Prompt Tuning等领域进行了分类整理。该项目为研究人员提供了全面的上下文学习文献资源,有助于了解该领域的最新进展和发展方向。
Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析
BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目
本页面介绍了多个知名的大型语言模型(LLM)的发展历史,包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude,全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点,并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理(NLP)领域的研究者、开发者和爱好者,这些信息具有重要的参考价值。
LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述
GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序
LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向,全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。 该资源持续更新,反映最新研究进展和创新应用,为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。
Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总
Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练
该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向,定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。
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。
best_AI_papers_2021 - 2021年AI领域的重要研究成果及其应用
Github人工智能图像生成开源项目深度学习神经网络计算机视觉
best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究,涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响,包括视频讲解与相关代码。
NLP-conference-compendium - 自然语言处理顶会论文精选与综述
ACLGithub开源项目教程最佳论文研讨会自然语言处理
NLP-conference-compendium项目汇总了自然语言处理领域顶级会议的最新研究成果,包括ACL、EMNLP等会议的精选论文、最佳论文、教程和研讨会信息。该项目为研究人员和学生提供了一个便捷获取重要NLP论文的平台,是该领域研究的重要参考资源。
Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究
GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估
本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估,以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章,为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。
Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码
Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩
Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码,涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源,旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持,用于研究和开发高性能的大型语言模型。
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