LLMs论文学习资料汇总 - 大型语言模型相关论文与资源导航
Ray
LLMs论文学习资料汇总
本文整理了LLMs(大型语言模型)领域的重要论文、代码资源和学习材料,涵盖了多个研究方向,包括:
1. 多模态大模型
- LLaVA: 经典的多模态大模型,结合了CLIP和语言模型
- Gemini: Google最新发布的多模态模型系列
- GPT-4V: OpenAI的多模态大模型
2. PEFT微调技术
- Prompt Tuning: 给语言模型添加可学习的提示
- Instruction Tuning: 通过指令来微调模型
- LoRA: 低秩适应的高效微调方法
3. RAG检索增强生成
- RAG Trick: RAG的各种改进技巧
- 医疗/法律等领域的RAG应用
4. CoT思维链推理
- 零样本CoT
- 思维树等CoT改进方法
5. LLMs应用
- Agents: LLMs作为智能体
- 搜索: LLMs在信息检索中的应用
6. 其他方向
- LLMs评估
- 高效推理
- LLMs预训练等
重要资源
- LLMs九层妖塔: LLMs入门学习路线
- KG-LLM-Papers: 知识图谱与LLMs结合的论文列表
- LLMs论文学习笔记: 各方向LLMs论文的详细解读
希望本文能为读者学习和了解LLMs领域的最新进展提供帮助。LLMs发展迅速,建议持续关注该领域的新论文和开源项目。
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