LM-reasoning学习资料汇总 - 大语言模型推理能力研究项目

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LM-reasoning

LM-reasoning学习资料汇总 - 大语言模型推理能力研究项目

LM-reasoning是一个致力于收集和整理大语言模型推理能力相关研究成果的GitHub项目。该项目由伊利诺伊大学香槟分校的黄杰(Jie Huang)创建和维护,汇集了大量关于大语言模型推理能力的论文和资源。

项目概览

  • 项目地址:https://github.com/jeffhj/LM-reasoning
  • 主要内容:大语言模型推理能力相关论文和资源收集
  • 涵盖主题:思维链提示、指令微调、多模态推理等
  • 论文范围:2019年至今发表的相关重要论文

主要内容板块

  1. 综述类论文
  2. 相关综述、观点和博客文章
  3. 技术方法
    • 全监督微调
    • 提示和上下文学习
    • 混合方法
  4. 评估与分析

精选论文推荐

  1. 《Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》- 思维链提示的开创性工作
  2. 《Large Language Models are Zero-Shot Reasoners》- 探索大模型的零样本推理能力
  3. 《Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models》- 从简到繁的提示方法
  4. 《Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models》- 自动生成思维链提示

使用指南

  1. 浏览README.md了解项目整体结构
  2. 根据感兴趣的主题查看相应板块
  3. 点击论文标题可直接跳转至原文
  4. 欢迎通过Issue或Pull Request贡献新的相关论文

LM-reasoning项目为研究大语言模型推理能力提供了一个全面的参考资料库,无论是入门了解还是深入研究都很有帮助。随着领域的快速发展,该项目也在持续更新中。

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