中国科学院大学-经济与管理学院-大数据与金融风险研究团队,大模型学习资料整理。
| 序号 | 名称 | 机构 | Github | Hugging Face | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Baichuan系列 | 百川智能 | Baichuan-7B,Baichuan-13B,Baichuan2 | Link | 百川官网 |
| 2 | ChatGLM系列 | 智谱AI | ChatGLM-6B,ChatGLM2-6B,ChatGLM3-6B | ChatGLM-6B,ChatGLM2-6B,ChatGLM3-6B,ChatGLM4-9B | |
| 3 | LLaMA系列 | Meta | LLaMA | LLaMA2-7B-Chat民间分享,LLaMA2官方,LLaMA3官方 | Meta LLaMA官网 |
| 4 | 中文LLaMA系列 | 科大讯飞 | Chinese-LLaMA-Alpaca,Chinese-LLaMA-Alpaca-2,Chinese-LLaMA-Alpaca-3 | ||
| 5 | Mistral系列 | Mistral AI | Link | ||
| 6 | Yi系列 | 01-AI(李开复零一万物) | Link | Link | |
| 7 | Bloomz系列 | BigScience(许多志愿科学家自己搞的) | Link | ||
| 8 | Qwen系列 | 阿里 | Link | Link | |
| 9 | OLMo | 艾伦AI研究所等 | Link | Link | 第一个代码、数据、权重、评估、适配全开源LLM,中文推荐 |
| 10 | MiniCPM | 面壁智能、清华NLP实验室 | Link | 参数量2.4B | |
| 11 | Vary-toy | Link | 多模态,中文推荐 ,参数量1.8B | ||
| 12 | Phi系列 | 微软 | Phi-1,Phi-2,Phi-3 | 小模型 | |
| 13 | DeepSeek-V2 | DeepSeek | Link | DeepSeek官网 |
| 序号 | 名称 | 机构 | Github | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | FinPT | 港大 & 达摩院 | Link | |
| 2 | 2023年的FinBERT | Link | 请用这个情感分类模型分类:I defaulted, and l want to fuck the bank | |
| 3 | XuanYuan | 度小满 | Link | |
| 4 | 医疗大模型MedicalGPT | 徐明老师 | Link | |
| 5 | 法律大模型ChatLaw | 北大 | Link | |
| 6 | 聚宝盆Cornucopia | 中科院成都计算机应用研究所 | Link | |
| 7 | 医疗大模型“华驼” | Link | ||
| 8 | FinGPT | 哥大刘小洋 | Link | |
| 9 | FinVisGPT(多模态) | 哈工深 | Link | |
| 10 | FinTuo | 华中师范大学陈启源 | Link | |
| 11 | 骆驼项目:大模型集合 | 商汤科技+华中师范大学 | Link | |
| 12 | PIXIU | 武大、中山等 | Link | |
| 13 | DISC-FinLLM | 复旦 | Link | |
| 14 | 2023 ChatGLM金融大模型挑战赛 | 阿里 | Link | 中文推文 |
| 15 | CFGPT | 同济 | Link | |
| 16 | ChatGLM微调 | 刘聪NLP | Link | |
| 17 | Stanford Alpaca | Stanford | Link | |
| 18 | YAYI | 中科闻歌(中科院自动化所) | Link |
| 序号 | 名称 | Github | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | baby-llama2-chinese | Link | |
| 2 | nanoGPT | Link | 配套视频 |
| 3 | Standford_alpaca | Link | |
| 4 | alpaca-lora | Link | |
| 5 | MiniGPT-4 | Link | |
| 6 | TinyLLaMA | Link | |
| 7 | minbpe | Link | By Karpathy,配套视频, 中文介绍 |
| 8 | miniLLM | Link | 中文介绍 |
| 序号 | 名称 | Github or Hugging Face | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | Awesome ChatGPT Prompts | Link | ChatGPT的英文提示词 |
| 2 | ChatGPT 中文调教指南 | Link | ChatGPT的中文提示词 |
| 3 | PromptSource | Link | 自动生成prompt |
| 4 | LangGPT | Link | 结构化prompt——一种面向LLM的编程语言 |
| 序号 | 名称 | Github or Hugging Face | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | AutoGPT | Link | 单智能体 |
| 2 | AgentScope | Link | 魔搭社区的Multi-Agent平台 |
| 3 | Translation-Agent | Link | 吴恩达开源的翻译Agent |
| 4 | FinRobot | Link | 上海AI实验室的财务分析Agent,Github仓库里还分享了有关Agent的文章 |
包含对数据集的整理的文章:
| 序号 | 名称 | 语种 | Github | Hugging Face | 文章 | 作者 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | chatgpt-corpus | 中 | Link | PlexPt(民间) | GPT-3.5自问自答数据、客服对话、GPT-3.5生成的小说、网络小说(需申请)、古书资源 | ||
| 2 | ChineseNlpCorpus | 整合 | Link | InsaneLife(民间) | 中文NLP数据集整合,包括分类、问答、实体识别等 | ||
| 3 | EnWiki | 英 | Link | Wiki官方 | 英文维基百科自行打包的数据 | ||
| 4 | RedPajama | 英等 | Link | togethercomputer | 来自84个CommonCrawl快照,并使用CCNet进行数据处理,CommonCrawl和CCNet介绍 | ||
| 5 | MedicalGPT | 中、英 | Link | 徐明老师 | MedicalGPT训练中可能用到的中英通用&医疗数据集 | ||
| 6 | MMLU | 英 | Link | Link | 伯克利 | 综合评测,57个主题,难度初级->高级专业 | |
| 7 | CMMLU | 中 | Link | Link | 上交等 | 综合评测,67个主题,难度基础->高级专业 | |
| 8 | C-Eval | 中 | Link | Link | Link | 上交、清华等 | 综合评测,13948多选题,52个学科,4个难度级别,官网 |
| 9 | FineWeb | 英 | Link | HuggingFaceFW | 45T大小,15T tokens的英文网络数据集,来源于CommonCrawl |
| 序号 | 名称 | 语种 | Github | Hugging Face | 文章 | 作者 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FinBench | 表格 | Link | 港大、达摩院 | 10个人工整理的Kaggle金融风险数据集(信用、贷款、流失) | |||
| FinNLP | 中英 | Link | 哥大刘小洋等 | ||||
| InsuranceQA | 中英 | 中,英 | Link | IBM | 有关保险的问答数据(中文需购买,英文开源) | ||
| FinChina-SA | 中 | Link | Link | FinChina AI Research (华安基金) | 企业新闻金融情感分析,输出包括企业名称、新闻情感、新闻类型 | ||
| FinanceIQ | 中 | Link | Link | 度小满 | 综合金融知识评测(10个大类36个小类,总计7173个单选题) | ||
| FinCorpus | 中 | Link | 度小满 | 上市公司公告、金融新闻、金融试题 | |||
| BBT-FinCorpus & CFLEB | 中 | Link | Link | 复旦等 | 金融领域语料库(财报、研报、新闻、帖子,需申请,但是申请不了全部的) & 金融评测基准(摘要、问答、分类等6个任务) | ||
| CFBenchmark | 中 | Link | 同济 | 3917金融文本,3方面8任务:公司名称等识别任务,事件检测等分类任务,风险提示等生成任务 | |||
| OpenFinData | 中 | Link | 东方财富、上海AI Lab | 针对真实业务的综合金融测评,6模块19任务,包括知识、判别、计算、分析、解读、合规 | |||
| sFIOG | 英 | Link | Link | 延世大学等 | 针对部分美国上市公司年报,ChatGPT自动生成的问答数据(构建的不好) | ||
| StockNet | 英 | Link | Link | FinMA用的SMP数据集:2014-2016的88个标普股票Twitter数据和历史价格数据,>0.55%上涨/<-0.5%下跌 | |||
| CIKM18 | 英 | Link | Link | FinMA用的SMP数据集:2017的47个标普股票Twitter数据和历史价格数据 | |||
| BigData22 | 英 | Link | Link | FinMA用的SMP数据集:2019-2020的50个美国股票数据,也是二分类 | |||
| Financial PhraseBank(FPB) | 英 | Link | Link | 芬兰 | 常用的SA数据集:4845篇财经新闻,积极/中立/消极 | ||
| FiQA-SA | 英 | Link | Link | 德英 | 常用的SA数据集:1173篇标题、微博,评分[-1,1] | ||
| SemEval-2017 | 英 | Bitbucket | Link | 德英 | 综述中提到的的SA数据集:4157个标题、微博中的句子,评分[-1,1] | ||
| StockEmotions | 英 | Link | Link | 综述中提到的的SA数据集:10000个微博中的句子,积极/消极,还有12类细粒度情感类别 | |||
| Headline | 英 | Kaggle | Link | 常用的TC数据集:11412句子,9种2分类问题 | |||
| FedNLP | 英 | Link | Link | 综述中提到的的TC数据集:来自Federal Open Market Committee (FOMC,联邦公开市场委员会)的材料 | |||
| FOMC | 英 | Link | Link | 综述中提到的的TC数据集:来自Federal Open Market Committee (FOMC,联邦公开市场委员会)的材料,鸽派/鹰派/中立 | |||
| Baking77 | 英 | Link | Link | 综述中提到的的TC数据集:13083句子,77种银行服务类别 | |||
| FIN | 英 | Link | Link | 常用的NER数据集:来自SEC的8个用于信用评估的贷款协议 | |||
| FiNER | 英 | Link | Link | 综述中提到的的NER (NR?) 数据集:110万句子,139个实体(使用可扩展商业报告语言XBRL标注) | |||
| FiQA-QA | 英 | Link | Link | 常用的QA数据集:17100金融问答对 | |||
| FinQA | 英 | Link | Link | 常用的QA (NR) 数据集:8281问答对,专家根据标普500企业年报构建 | |||
| ConvFinQA | 英 | Link | Link | 常用的QA (NR) 数据集:3892个多轮对话,共14115个问题 | |||
| ECTSum | 英 | Link | Link | InvestLM用的摘要数据集:2425文档摘要对,对路透社的盈利电话会议记录的要点摘要 | |||
| MultiLing 2019 | 英 | Website | Link | 综述中提到的的摘要数据集:3863文档摘要对,来自英国股票交易所的年报 | |||
| TAT-QA | 英 | Link | Link | 综述Github中提到的的QA (NR) 数据集: | |||
| PACIFIC | 英 | Link | Link | 综述Github中提到的的QA (NR) 数据集: | |||
| FinRED | 英 | Link | Link | 综述中提到的的RE数据集:基于金融新闻和盈利电话记录构建,包含29个金融领域的关系标签 | |||
| FinBERT |
| 序号 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | Chatbot Arena Leaderboard | Link | FastChat给出的LLM排名 |
| 2 | FastChat | Link | 训练、部署和评估大模型的开源平台 |
| 3 | GPT Academic | Link | 学术ChatGPT |
| 4 | Awesome-LLM | Link | 资源集合 |
| 5 | LLMs九层妖塔 | Link | 另一位同仁的学习笔记 |
| 6 | LLM-Action | Link | 资源集合 |
| 7 | AIGC Progress | Link | 资源集合 |
| 8 | tiktoken | Link | OpenAI的tokenize方式 |
| 9 | sentencepiece | Link | Google的tokenizer |
| 10 | KeepChatGPT | Link | 提高ChatGPT的数据安全能力和效率的插件 |
| 11 | LoRA | Link | |
| 12 | QLoRA | Link | |
| 13 | Awesome Chinese LLMs | Link | 各行业中文开源金融大模型整理 |
| 14 | PowerInfer | Link | |
| 15 | 面向开发者的LLM入门课程 | Link | 吴恩达LLM课程中文版 |
| 16 | OpenCompass | Link | 上海AI实验室LLM排名 |
| 17 | Open LLM LeaderBoard | Link | 开源大模型榜单 |
| 18 | LangChain | Link | 官网 |
| 19 | LLMBox | Link | 人大赵鑫AI Box团队代码工具库 |
| 20 | LLaMA-Factory | 郑耀威,北航博士 | Link |
| 序号 | UP主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 贯一智能科技 | 国内外十大语言模型之横向对比评测【模型评测08】 | Link | 主观但实用的LLM测评 |
| 序号 | 博主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | - | ChatGLM2-6B微调 | Link | |
| 2 | 一个有毅力的吃货 | ChatGLM2-6B微调 | Link | |
| 3 | 回旋托马斯x | 微调经验总结(无代码) | Link | |
| 4 | - | 大模型LLM领域,有哪些可以作为学术研究方向? | Link | |
| 5 | - | 大模型的微调一般训练多少epoch不会过拟合? | Link | |
| 6 | - | 导师让我搞gpt方向,我该怎么去学? | Link | |
| 7 | - | 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构? | Link | |
| 8 | 无数据不智能 | 大模型训练之微调篇 | Link | |
| 9 | 无数据不智能 | 大模型训练之模型篇 | Link | |
| 10 | 人大AI Box | GPT-4之高考评测 | Link | |
| 11 | 人大AI Box | Huge and Efficient! 一文了解大规模预训练模型高效训练技术 | Link | |
| 12 | 绝密伏击(奇虎) | 大模型微调总结 | Link | |
| 13 | 字节何枝 | 【LLM】从零开始训练大模型 | Link | |
| 14 | 刘聪NLP | 大模型LLM-微调经验分享&总结 | Link | |
| 15 | NLP煎饼摊 | 大模型微调项目 / 数据集调研汇总 | Link | |
| 16 | 包包算法笔记 | 大模型微调样本构造trick | Link | |
| 17 | 包包算法笔记 | 大模型训练的一些坑点和判断 | Link | |
| 18 | 腾讯 | 大模型微调(finetune)方法总结-LoRA,Adapter,Prefix-tuning,P-tuning,Prompt-tuning | Link | |
| 19 | 腾讯 | 大模型微调(finetune)方法总结 | Link | |
| 20 | 神洛 | 大模型高效微调综述下: DiffPruning、BitFit、LoRa、AdaLoRA、MAM Adapters、UniPELT | Link | |
| 21 | 马东什么 | Tokenizers小结 | Link | |
| 22 | - | 想学习大语言模型(LLM),应该从哪个开源模型开始? | Link | |
| 23 | - | 机器学习中的“可解释性”该作何解释? | Link | |
| 24 | 范浩强 | 完蛋!我被大模型包围了 | Link | |
| 25 | 养生的控制人 | Greedy Decoding、Beam Search、Top-k、Top-n | Link | |
| 26 | - | Nlp句子分类,句子长度差异特别大,200-5000,200-上万,有什么办法处理或者什么模型可用吗? | Link | |
| 27 | 文因互联 | 文因互联首席科学家宋劼:大模型+金融:将场景革命进行到底 | Link | 值得关注首席科学家:宋劼(其他信息) |
| 28 | 快乐子涵酱 | LLM微调经验&认知-2 | Link | |
| 29 | 李文举说 | 如何在小公司做大模型 | Link | 小公司做LLM经验:1.多交流;2.先搞数据,再做具体业务;3.走大路,不要另辟蹊径 |
| 序号 | 博主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 老刘说NLP | PromptSource等代表性NLP开源Prompt数据集 | Link | |
| 2 | 老刘说NLP | 再看大模型ICL推理范式中的prompt策略:从动态Few-shot到KNN选择再到Shuffling Ensemble | Link | |
| 3 | AINLPer | Prompt工程总结 | Link | |
| 4 | AINLPer | Prompt链式总结 | Link | |
| 5 | 金融科技实战 | 金融领域Prompt工程方法浅析 | Link | 是不是可以Prompting Engineering in Finance: A Survey? |
| 6 | AI洞察笔记 | 一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处 | Link | Reasoning论文汇总与arXiv两个技巧 |
| 7 | AIwithGary | 第三篇:要真正入门AI,OpenAI的官方Prompt工程指南肯定还不够,您必须了解的强大方法论和框架!!! | Link | |
| 8 | 机器之心 | 我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的 | Link | 最通用的一些Prompt技巧和知识的运用 |
| 序号 | 博主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 老刘说NLP | 再看业界大模型行业问答的困难及若干业界实践:兼看智能客服常用路线及多场景prompt | Link | |
| 2 | 老刘说NLP | 大模型微调数据质量评价 | Link | |
| 3 | 老刘说NLP | 垂域微调大模型非最全汇总:12大领域、57个领域微调模型概述及对垂直行业问答的一些讨论 | Link | |
| 4 | 哈工大SCIR实验室 | 赛尔笔记:面向表格数据的大模型推理综述 | Link | |
| 5 | 机器之心 | 字节跳动李航:对语言大模型的若干观察和思考 | Link | 李航:LLM思考 |
| 6 | 何枝 | 从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程 | Link | |
| 7 | 人工智能前沿讲习 | LangChain介绍 | Link | |
| 8 | 运筹OR帷幄 | 机器学习模型可解释性综述 | Link | |
| 9 | PaerWeekly | 大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈 | Link | 微调经验 |
| 10 | 银融时代 | ChatGPT+金融:国外八大应用案例 | Link | |
| 11 | Link | 有趣的新闻:字节调用OpenAI | ||
| 12 | Link | 有趣的新闻:Gemini调用文心一言 | ||
| 13 | 海外独角兽 | 专访月之暗面杨植麟:lossless long context is everything | Link | 月之暗面Moonshot AI对LLM前景的看法:①注重用户数据scaling的提升、而不是base model;②可解释性:只要哦数据量够大,肯定可以解决;③历史上所有的架构演进本质上都是在提升有效的 context length。word2vec 最近拿了 NeurIPS 的 Test of Time 奖。它在 10 年前用一个词去预测周围的词,相当于 context length 是 5。RNN 把有效的 context length 提升到了 20。LSTM 涨到大几十。transformer 到了几千。现在我们能做到几十万。如果你有 10 亿的 context length,今天看到的问题都不是问题;④未来模型基于自我生成的数据进行训练是关键;⑤模型的微调可能不存在:终究能达成,用户只需要指令的方式就能实现个性化的应用;⑤人才的经验很重要 |
| 14 | AI算法科研 | 如何将大模型与小模型结合?这8种常用策略必看!附17篇案例论文和代码 | Link | |
| 15 | 麦哲智界 | 大模型如何改变金融行业 | Link | |
| 16 | 腾讯研究院 | AI Agent,为什么是AIGC最后的杀手锏? | Link | AI Agent简介 |
| 17 | 包包算法笔记 | 大模型微调数据选择和构造技巧 | Link | 数据的多样性、不确定性 |
| 18 | 新智元 | AI智能体卷爆大模型!AutoGPT等4大Agent打擂,「西部世界」谁将成为软件2.0? | Link | 对于Agent的全面介绍 |
| 19 | InfoQ | 金融业采用大模型,是“用大炮轰蚊子”吗 | Link | |
| 20 | InfoQ | 开源金融业大模型,终结“专业打工人”? | Link | 对目前Github上开源的金融LLM总结 |
| 21 | NLP工作站 | 1-2B参数规模大模型使用心得及模型汇总 | Link | |
| 22 | NLP工作站 | 回望做大模型一年后的感悟 | Link | |
| 23 | NewBeeNLP | LLM 盛行,如何优雅地训练大模型? | Link | |
| 24 | 中国信通院 | 乘上大语言模型的东风:探究国内金融大模型的发展与生态运营策略 | Link | 总结了截至2023-12-26的业界金融大模型 |
| 25 | 新智元 | 美国空军高调展示首个AI战斗机!部长亲自试驾全程未干预,10万行代码试飞21次 | Link | 有趣的新闻 |
| 26 | AIGverse | OpenAI使用《金融时报》内容训练模型 | Link | 有趣的新闻,FT英文官网 |
| 27 | AIGC开放社区 | 摩根大通正式发布IndexGPT,用ChatGPT方式进行投资 | Link | 有趣的新闻,彭博社新闻 |
| 28 | AIGC开放社区 | ChatGPT Edu版本来啦:支持GPT-4o、自定义GPT、数据分析等 | Link | 有趣的新闻 |
| 29 | AIGC开放社区 | OpenAI与普华永道合作,为10万员工提供ChatGPT | Link | 有趣的新闻 |
| 30 | AIGC开放社区 | 美国空军发布类ChatGPT产品—NIPRGPT | Link | 有趣的新闻 |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 复旦张奇 | 大规模语言模型:从理论到实践 | Link | |
| 2 | 刘聪NLP | ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化 | Link | |
| 3 | 中国人工智能学会 | 中国人工智能系列白皮书——大模型技术(2023版) | Link | |
| 4 | 人大赵鑫 | 大语言模型 | Link | 配套代码,配套大模型Yulan |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DAIR.AI(Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies) | promptGuide | Link | 全面介绍提示工程的网站 |
| 2 | Medium | 12 Prompt Engineering Techniques | Link | 12种提示方式的介绍(中文版) |
| 3 | OpenAI | Prompt Engineering官方文档 | Link | 中文简介 |
| 4 | 微软 | Prompt Engineering官方文档 | Link | 中文简介 |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Paper Digest(一个文献集中网站) | Link | ChatGPT文章集合 | |
| 2 | arXiv | Language Models Represent Space and Time | Link | 大语言模型对于世界的理解(中文解释) |
| 3 | 徐明老师 | NLP大模型微调答疑 | Link | |
| 4 | Microsoft | State of GPT | Link | |
| 5 | CSDN | 一文看懂学习率Learning Rate,从入门到CLR | Link | |
| 6 | Oldpan个人博客 | 关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版) | Link | |
| 7 | 腾讯云 | Prompt、RAG、微调还是重新训练?选择正确的生成式 AI 的方法指南 | Link | 从回答准确性、实施复杂性、维护成本、所需要投入的努力、灵活应对变化的能力5个方面对prompt engineering, RAG, fine-tune, pre-training 4种应用LLM的方式进行了对比 |
| 8 | Ilya Sutskever | Ilya 30u30 | Link | OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理的机器学习研究文章清单 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinBERT: A Large Language Model for Extracting Information from Financial Text | Contemporary Accounting Research(ABS 4) | Link | 英文语料库上预训练的BERT | |
| 2 | GPT has become financially literate: Insights from financial literacy tests of GPT and a preliminary test of how people use it as a source of advice | Financial Research Letters(ABS 2) | Link | ||
| 3 | ChatGPT for (Finance) research: The Bananarama Conjecture | Financial Research Letters(ABS 2) | Link | ||
| 4 | Generative AI for Economic Research: Use Cases and Implications for Economists | Journal of Economic Literature(ABS 4) | Link | LLM如何应用于经济学研究 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Large Language Models: A Survey | arXiv | 人大 | Link | LLM综述 |
| 2 | Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond | arXiv | Amazon & 德州农工大学 & 莱斯大学 | Link | LLM综述 |
| 3 | A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future | arXiv | 哈工大 | Link | 思维链综述 |
| 4 | A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions | arXiv | Link | 大模型幻觉综述 | |
| 5 | Evaluating Large Language Models: A Comprehensive Survey | arXiv | 天大 | Link | 大模型评价方法综述 |
| 6 | Challenges and Applications of Large Language Models | arXiv | Link | 大模型的应用和挑战 | |
| 7 | Explainability for Large Language Models: A Survey | arXiv | 新泽西理工学院、约翰霍普金斯大学等 | Link | 大模型可解释性综述 |
| 8 | Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of Instruction Learning | arXiv | Link | Instruction Tuning综述 | |
| 9 | Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey | arXiv | 伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 | Link | 图与LLM综述 |
| 10 | Data Management For Large Language Models: A Survey | arXiv | 北大 | Link | LLM数据管理综述 |
| 11 | Igniting Language Intelligence: The Hitchhiker's Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents | arXiv | Link | 思维链与AI Agent综述 | |
| 12 | Efficient Large Language Models: A Survey | arXiv | Link | 提高LLMs的计算效率和资源利用效率综述(中文推荐) | |
| 13 | The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey | arXiv | 复旦NLP | Link | 大模型Agent综述 |
| 14 | A Survey of Reasoning with Foundation Models | arXiv | 港大、华为Nuah等 | Link | 大模型推理综述(中文推荐) |
| 15 | A Survey on Statistical Theory of Deep Learning: Approximation, Training Dynamics, and Generative Models | arXiv | UCLA | Link | 深度学习统计理论综述(中文推荐) |
| 16 | Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling | arXiv | Eleuther AI、耶鲁 | Link | 大模型训练手册(中文推荐) |
| 17 | TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models | arXiv | Link | 可信任性综述 | |
| 18 | A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications | arXiv | 印度理工学院、斯坦福、Amazon | Link | Prompt Engineering综述(中文推荐) |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Attention Is All You Need | arXiv | Link | Transformer | |
| 2 | Improving Language Understanding by Generative Pre-Training | arXiv | Link | GPT-1 | |
| 3 | A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future | arXiv | Link | BERT | |
| 4 | Language Models are Unsupervised Multitask Learners | arXiv | Link | GPT-2 | |
| 5 | Language Models are Few-Shot Learners | arXiv | Link | GPT-3 | |
| 6 | White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All There Is? | arXiv | Link | 白盒Transformer | |
| 7 | Distilling the Knowledge in a Neural Network | arXiv | Link | 知识蒸馏的开山之作 | |
| 8 | A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method for Aligning Large Language Models | arXiv | Link | ReMax | |
| 9 | Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models | arXiv | Link | 大模型自我构建数据进行训练 | |
| 10 | PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU | arXiv | 上交 | Link | 使用RTX 4090跑175B大模型 |
| 11 | StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data | arXiv | Link | 面向结构化数据的大模型推理框架 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained Foundation Models | arXiv | 港大 & 达摩院 | Link | 金融风险大模型FinPT |
| 2 | BloombergGPT: A Large Language Model for Finance | arXiv | 彭博社 | Link | 金融大模型BloombergGPT |
| 3 | XuanYuan 2.0: A Large Chinese Financial Chat Model with Hundreds of Billions Parameters | arXiv | 度小满 | Link | 金融大模型“轩辕” |
| 4 | ChatLaw: Open-Source Legal Large Language Model with Integrated External Knowledge Bases | arXiv | 北大 | Link | 法律大模型ChatLaw |
| 5 | Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of General-Purpose Large Language Models | arXiv | 哥大 | Link | 金融大模型Instruct-FinGPT |
| 6 | FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models | arXiv | 哥大 | Link | 金融大模型FinGPT |
| 7 | FinGPT: Democratizing Internet-scale Data for Financial Large Language Models | arXiv | 哥大 | Link | 金融大模型FinGPT |
| 8 | FinVis-GPT: A Multimodal Large Language Model for Financial Chart Analysis | arXiv | 哈工深 | Link | 金融大模型FinVisGPT(多模态) |
| 9 | CFGPT: Chinese Financial Assistant with Large Language Model | arXiv | 同济 & 上海AI实验室 | Link | 金融大模型CFGPT |
| 10 | DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple Experts Fine-tuning | arXiv | 复旦大学 | Link | 金融资讯大模型DISC-FinLLM |
| 11 | PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance | arXiv | 武汉大学、中山大学等 | Link | 金融大模型PIXIU |
| 12 | Data-Centric Financial Large Language Models | arXiv | 阿里巴巴、弗吉尼亚大学 | Link | 金融大模型FLLM |
| 13 | BBT-Fin: Comprehensive Construction of Chinese Financial Domain Pre-trained Language Model, Corpus and Benchmark | arXiv | 复旦等 | Link | 金融大模型Fin-T5 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language Models | arXiv | Link | 中文金融情感分析数据集 | |
| 2 | An Effective Data Creation Pipeline to Generate High-quality Financial Instruction Data for Large Language Model | arXiv | 哈工深 | Link | 金融指令调优数据集 |
| 3 | ConvFinQA: Exploring the Chain of Numerical Reasoning in Conversational Finance Question Answering | arXiv | Link | ConvFinQA |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models | avXiv | Link | CoT开山之作 | |
| 2 | Large Language Models are Zero-Shot Reasoners | avXiv | Link | Zero-shot-CoT | |
| 3 | Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models | avXiv | Link | CoT的早期发展:自洽性 | |
| 4 | Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models | avXiv | Link | CoT的又一发展(复杂任务分解) | |
| 5 | Large Language Models Are Reasoning Teachers | avXiv | Link | 利用大模型的CoT能力帮助小模型进行推理 | |
| 6 | Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also "Think" Step-by-Step | avXiv | Link | 利用大模型的CoT能力帮助小模型进行推理2号 | |
| 7 | Large Language Models Can Self-Improve | avXiv | Link | 自我改进 | |
| 8 | Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback | avXiv | Link | 自我反思 | |
| 9 | Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning | avXiv | Link | 自我反思2 | |
| 10 | Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes | avXiv | Link | 服了,怎么跟我这个RAL这么类似 | |
| 11 | Self-explaining AI as an alternative to interpretable AI | avXiv | Link | 自我解释 | |
| 12 | Beyond Classification: Financial Reasoning in State-of-the-Art Language Models | avXiv | Link | 金融推理问题数据集构建 | |
| 13 | Cumulative Reasoning with Large Language Models | avXiv | Link | 姚期智首篇LLM | |
| 14 | Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner | avXiv | Link | 让大模型在错题中学习 | |
| 15 | Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning | avXiv | Link | ||
| 16 | Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures | avXiv | 南加州大学、谷歌DeepMind | Link | 让大模型针对不同问题,提出特定的推理结构(中文解读) |
| 17 | The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models | arXiv | Link | 推理步骤对大模型能力的影响(中文解读) |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Table-GPT: Table-tuned GPT for Diverse Table Tasks | arXiv | 微软 | Link | |
| 2 | Trompt: Towards a Better Deep Neural Network for Tabular Data | arXiv | 国立成功大学 | Link |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph | arXiv | Link | 大模型与知识图谱 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus? | avXiv | Link | ABM,模拟人类行为 | |
| 2 | War and Peace (WarAgent): Large Language Model-based Multi-Agent Simulation of World Wars | avXiv | Link | 基于LLM的企业风险传染?基于大语言模型的多智能体仿真世界大战 | |
| 3 | Large Language Models Empowered Agent-based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives | avXiv | 清华 | Link | 对ABM和LLM的综述 |
| 4 | Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior | avXiv | Link | 让大模型玩模拟人生 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models | 谷歌 | Link | Gemini | |
| 2 | Phi-2: The surprising power of small language models | 微软 | Link | Phi2 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine | avXiv | 微软 | Link | 医学领域使用GPT-4的prompt工程 |
| 2 | Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 | avXiv | Link |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TopicGPT: A Prompt-based Topic Modeling Framework | avXiv | Link | 中文概述 | |
| 2 | Prompting Large Language Models for Topic Modeling | avXiv | Link | 中文概述 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond | avXiv | Link | OpenAI进化之路与大模型能力来源探析(中文解读) | |
| 2 | Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis | avXiv | 斯坦福 | Link | 大模型与审稿(中文解读) |
| 3 | When ChatGPT is gone: Creativity reverts and homogeneity persists | avXiv | 北京大学 | Link | 大模型对长期创新能力的抑制(中文解读) |
| 4 | Resolving the Imbalance Issue in Hierarchical Disciplinary Topic Inference via LLM-based Data Augmentation | avXiv | Link | 样本不均衡问题(中文解读) | |
| 5 | Segmented Harmonic Loss: Handling Class-Imbalanced Multi-Label Clinical Data for Medical Coding with Large Language Models | avXiv | Link | 样本不均衡问题(中文解读) | |
| 6 | When Advanced AI Isn't Enough: Human Factors as Drivers of Success in Generative AI-Human Collaborations | SSRN | Link | ChatGPT时代的人机交互对绩效的影响研究(中文简介) |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 复旦自然语言处理实验室 | 入组第一堂代码课 | Link | |
| 2 | 知乎 | nlp研究生不会自己写代码怎么办 | Link | |
| 3 | 知乎 | 小王同学在积累的Github学习资料 | Link | |
| 4 | CSDN | SHAP:解释模型预测的通用方法 | Link | |
| 5 | 索尼 | SunoAI | Link | 为你的朋友制作歌曲 |
| 6 | 小红书 | InstantID | Link | 不需要进行任何额外训练,就能得到一个既符合文本描述又保留个人身份特征的定制图像 |
| 7 | 字节跳动 | MagicVideo | Link | 文字生成动图 |
| 8 | Github骆昊 | Python 100天从新手到大师 | Link | |
| 9 | Github | 国科大论文模板 | Link | |
| 10 | Github | Project-based Learning | Link | |
| 11 | Github李沐 | 跟李沐学AI | Link |
389 commits
中国科学院大学-经济与管理学院-大数据与金融风险研究团队,大模型学习资料整理。
| 序号 | 名称 | 机构 | Github | Hugging Face | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Baichuan系列 | 百川智能 | Baichuan-7B,Baichuan-13B,Baichuan2 | Link | 百川官网 |
| 2 | ChatGLM系列 | 智谱AI | ChatGLM-6B,ChatGLM2-6B,ChatGLM3-6B | ChatGLM-6B,ChatGLM2-6B,ChatGLM3-6B,ChatGLM4-9B | |
| 3 | LLaMA系列 | Meta | LLaMA | LLaMA2-7B-Chat民间分享,LLaMA2官方,LLaMA3官方 | Meta LLaMA官网 |
| 4 | 中文LLaMA系列 | 科大讯飞 | Chinese-LLaMA-Alpaca,Chinese-LLaMA-Alpaca-2,Chinese-LLaMA-Alpaca-3 | ||
| 5 | Mistral系列 | Mistral AI | Link | ||
| 6 | Yi系列 | 01-AI(李开复零一万物) | Link | Link | |
| 7 | Bloomz系列 | BigScience(许多志愿科学家自己搞的) | Link | ||
| 8 | Qwen系列 | 阿里 | Link | Link | |
| 9 | OLMo | 艾伦AI研究所等 | Link | Link | 第一个代码、数据、权重、评估、适配全开源LLM,中文推荐 |
| 10 | MiniCPM | 面壁智能、清华NLP实验室 | Link | 参数量2.4B | |
| 11 | Vary-toy | Link | 多模态,中文推荐 ,参数量1.8B | ||
| 12 | Phi系列 | 微软 | Phi-1,Phi-2,Phi-3 | 小模型 | |
| 13 | DeepSeek-V2 | DeepSeek | Link | DeepSeek官网 |
| 序号 | 名称 | 机构 | Github | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | FinPT | 港大 & 达摩院 | Link | |
| 2 | 2023年的FinBERT | Link | 请用这个情感分类模型分类:I defaulted, and l want to fuck the bank | |
| 3 | XuanYuan | 度小满 | Link | |
| 4 | 医疗大模型MedicalGPT | 徐明老师 | Link | |
| 5 | 法律大模型ChatLaw | 北大 | Link | |
| 6 | 聚宝盆Cornucopia | 中科院成都计算机应用研究所 | Link | |
| 7 | 医疗大模型“华驼” | Link | ||
| 8 | FinGPT | 哥大刘小洋 | Link | |
| 9 | FinVisGPT(多模态) | 哈工深 | Link | |
| 10 | FinTuo | 华中师范大学陈启源 | Link | |
| 11 | 骆驼项目:大模型集合 | 商汤科技+华中师范大学 | Link | |
| 12 | PIXIU | 武大、中山等 | Link | |
| 13 | DISC-FinLLM | 复旦 | Link | |
| 14 | 2023 ChatGLM金融大模型挑战赛 | 阿里 | Link | 中文推文 |
| 15 | CFGPT | 同济 | Link | |
| 16 | ChatGLM微调 | 刘聪NLP | Link | |
| 17 | Stanford Alpaca | Stanford | Link | |
| 18 | YAYI | 中科闻歌(中科院自动化所) | Link |
| 序号 | 名称 | Github | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | baby-llama2-chinese | Link | |
| 2 | nanoGPT | Link | 配套视频 |
| 3 | Standford_alpaca | Link | |
| 4 | alpaca-lora | Link | |
| 5 | MiniGPT-4 | Link | |
| 6 | TinyLLaMA | Link | |
| 7 | minbpe | Link | By Karpathy,配套视频, 中文介绍 |
| 8 | miniLLM | Link | 中文介绍 |
| 序号 | 名称 | Github or Hugging Face | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | Awesome ChatGPT Prompts | Link | ChatGPT的英文提示词 |
| 2 | ChatGPT 中文调教指南 | Link | ChatGPT的中文提示词 |
| 3 | PromptSource | Link | 自动生成prompt |
| 4 | LangGPT | Link | 结构化prompt——一种面向LLM的编程语言 |
| 序号 | 名称 | Github or Hugging Face | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | AutoGPT | Link | 单智能体 |
| 2 | AgentScope | Link | 魔搭社区的Multi-Agent平台 |
| 3 | Translation-Agent | Link | 吴恩达开源的翻译Agent |
| 4 | FinRobot | Link | 上海AI实验室的财务分析Agent,Github仓库里还分享了有关Agent的文章 |
包含对数据集的整理的文章:
| 序号 | 名称 | 语种 | Github | Hugging Face | 文章 | 作者 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | chatgpt-corpus | 中 | Link | PlexPt(民间) | GPT-3.5自问自答数据、客服对话、GPT-3.5生成的小说、网络小说(需申请)、古书资源 | ||
| 2 | ChineseNlpCorpus | 整合 | Link | InsaneLife(民间) | 中文NLP数据集整合,包括分类、问答、实体识别等 | ||
| 3 | EnWiki | 英 | Link | Wiki官方 | 英文维基百科自行打包的数据 | ||
| 4 | RedPajama | 英等 | Link | togethercomputer | 来自84个CommonCrawl快照,并使用CCNet进行数据处理,CommonCrawl和CCNet介绍 | ||
| 5 | MedicalGPT | 中、英 | Link | 徐明老师 | MedicalGPT训练中可能用到的中英通用&医疗数据集 | ||
| 6 | MMLU | 英 | Link | Link | 伯克利 | 综合评测,57个主题,难度初级->高级专业 | |
| 7 | CMMLU | 中 | Link | Link | 上交等 | 综合评测,67个主题,难度基础->高级专业 | |
| 8 | C-Eval | 中 | Link | Link | Link | 上交、清华等 | 综合评测,13948多选题,52个学科,4个难度级别,官网 |
| 9 | FineWeb | 英 | Link | HuggingFaceFW | 45T大小,15T tokens的英文网络数据集,来源于CommonCrawl |
| 序号 | 名称 | 语种 | Github | Hugging Face | 文章 | 作者 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FinBench | 表格 | Link | 港大、达摩院 | 10个人工整理的Kaggle金融风险数据集(信用、贷款、流失) | |||
| FinNLP | 中英 | Link | 哥大刘小洋等 | ||||
| InsuranceQA | 中英 | 中,英 | Link | IBM | 有关保险的问答数据(中文需购买,英文开源) | ||
| FinChina-SA | 中 | Link | Link | FinChina AI Research (华安基金) | 企业新闻金融情感分析,输出包括企业名称、新闻情感、新闻类型 | ||
| FinanceIQ | 中 | Link | Link | 度小满 | 综合金融知识评测(10个大类36个小类,总计7173个单选题) | ||
| FinCorpus | 中 | Link | 度小满 | 上市公司公告、金融新闻、金融试题 | |||
| BBT-FinCorpus & CFLEB | 中 | Link | Link | 复旦等 | 金融领域语料库(财报、研报、新闻、帖子,需申请,但是申请不了全部的) & 金融评测基准(摘要、问答、分类等6个任务) | ||
| CFBenchmark | 中 | Link | 同济 | 3917金融文本,3方面8任务:公司名称等识别任务,事件检测等分类任务,风险提示等生成任务 | |||
| OpenFinData | 中 | Link | 东方财富、上海AI Lab | 针对真实业务的综合金融测评,6模块19任务,包括知识、判别、计算、分析、解读、合规 | |||
| sFIOG | 英 | Link | Link | 延世大学等 | 针对部分美国上市公司年报,ChatGPT自动生成的问答数据(构建的不好) | ||
| StockNet | 英 | Link | Link | FinMA用的SMP数据集:2014-2016的88个标普股票Twitter数据和历史价格数据,>0.55%上涨/<-0.5%下跌 | |||
| CIKM18 | 英 | Link | Link | FinMA用的SMP数据集:2017的47个标普股票Twitter数据和历史价格数据 | |||
| BigData22 | 英 | Link | Link | FinMA用的SMP数据集:2019-2020的50个美国股票数据,也是二分类 | |||
| Financial PhraseBank(FPB) | 英 | Link | Link | 芬兰 | 常用的SA数据集:4845篇财经新闻,积极/中立/消极 | ||
| FiQA-SA | 英 | Link | Link | 德英 | 常用的SA数据集:1173篇标题、微博,评分[-1,1] | ||
| SemEval-2017 | 英 | Bitbucket | Link | 德英 | 综述中提到的的SA数据集:4157个标题、微博中的句子,评分[-1,1] | ||
| StockEmotions | 英 | Link | Link | 综述中提到的的SA数据集:10000个微博中的句子,积极/消极,还有12类细粒度情感类别 | |||
| Headline | 英 | Kaggle | Link | 常用的TC数据集:11412句子,9种2分类问题 | |||
| FedNLP | 英 | Link | Link | 综述中提到的的TC数据集:来自Federal Open Market Committee (FOMC,联邦公开市场委员会)的材料 | |||
| FOMC | 英 | Link | Link | 综述中提到的的TC数据集:来自Federal Open Market Committee (FOMC,联邦公开市场委员会)的材料,鸽派/鹰派/中立 | |||
| Baking77 | 英 | Link | Link | 综述中提到的的TC数据集:13083句子,77种银行服务类别 | |||
| FIN | 英 | Link | Link | 常用的NER数据集:来自SEC的8个用于信用评估的贷款协议 | |||
| FiNER | 英 | Link | Link | 综述中提到的的NER (NR?) 数据集:110万句子,139个实体(使用可扩展商业报告语言XBRL标注) | |||
| FiQA-QA | 英 | Link | Link | 常用的QA数据集:17100金融问答对 | |||
| FinQA | 英 | Link | Link | 常用的QA (NR) 数据集:8281问答对,专家根据标普500企业年报构建 | |||
| ConvFinQA | 英 | Link | Link | 常用的QA (NR) 数据集:3892个多轮对话,共14115个问题 | |||
| ECTSum | 英 | Link | Link | InvestLM用的摘要数据集:2425文档摘要对,对路透社的盈利电话会议记录的要点摘要 | |||
| MultiLing 2019 | 英 | Website | Link | 综述中提到的的摘要数据集:3863文档摘要对,来自英国股票交易所的年报 | |||
| TAT-QA | 英 | Link | Link | 综述Github中提到的的QA (NR) 数据集: | |||
| PACIFIC | 英 | Link | Link | 综述Github中提到的的QA (NR) 数据集: | |||
| FinRED | 英 | Link | Link | 综述中提到的的RE数据集:基于金融新闻和盈利电话记录构建,包含29个金融领域的关系标签 | |||
| FinBERT |
| 序号 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 1 | Chatbot Arena Leaderboard | Link | FastChat给出的LLM排名 |
| 2 | FastChat | Link | 训练、部署和评估大模型的开源平台 |
| 3 | GPT Academic | Link | 学术ChatGPT |
| 4 | Awesome-LLM | Link | 资源集合 |
| 5 | LLMs九层妖塔 | Link | 另一位同仁的学习笔记 |
| 6 | LLM-Action | Link | 资源集合 |
| 7 | AIGC Progress | Link | 资源集合 |
| 8 | tiktoken | Link | OpenAI的tokenize方式 |
| 9 | sentencepiece | Link | Google的tokenizer |
| 10 | KeepChatGPT | Link | 提高ChatGPT的数据安全能力和效率的插件 |
| 11 | LoRA | Link | |
| 12 | QLoRA | Link | |
| 13 | Awesome Chinese LLMs | Link | 各行业中文开源金融大模型整理 |
| 14 | PowerInfer | Link | |
| 15 | 面向开发者的LLM入门课程 | Link | 吴恩达LLM课程中文版 |
| 16 | OpenCompass | Link | 上海AI实验室LLM排名 |
| 17 | Open LLM LeaderBoard | Link | 开源大模型榜单 |
| 18 | LangChain | Link | 官网 |
| 19 | LLMBox | Link | 人大赵鑫AI Box团队代码工具库 |
| 20 | LLaMA-Factory | 郑耀威,北航博士 | Link |
| 序号 | UP主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 贯一智能科技 | 国内外十大语言模型之横向对比评测【模型评测08】 | Link | 主观但实用的LLM测评 |
| 序号 | 博主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | - | ChatGLM2-6B微调 | Link | |
| 2 | 一个有毅力的吃货 | ChatGLM2-6B微调 | Link | |
| 3 | 回旋托马斯x | 微调经验总结(无代码) | Link | |
| 4 | - | 大模型LLM领域,有哪些可以作为学术研究方向? | Link | |
| 5 | - | 大模型的微调一般训练多少epoch不会过拟合? | Link | |
| 6 | - | 导师让我搞gpt方向,我该怎么去学? | Link | |
| 7 | - | 为什么现在的LLM都是Decoder only的架构? | Link | |
| 8 | 无数据不智能 | 大模型训练之微调篇 | Link | |
| 9 | 无数据不智能 | 大模型训练之模型篇 | Link | |
| 10 | 人大AI Box | GPT-4之高考评测 | Link | |
| 11 | 人大AI Box | Huge and Efficient! 一文了解大规模预训练模型高效训练技术 | Link | |
| 12 | 绝密伏击(奇虎) | 大模型微调总结 | Link | |
| 13 | 字节何枝 | 【LLM】从零开始训练大模型 | Link | |
| 14 | 刘聪NLP | 大模型LLM-微调经验分享&总结 | Link | |
| 15 | NLP煎饼摊 | 大模型微调项目 / 数据集调研汇总 | Link | |
| 16 | 包包算法笔记 | 大模型微调样本构造trick | Link | |
| 17 | 包包算法笔记 | 大模型训练的一些坑点和判断 | Link | |
| 18 | 腾讯 | 大模型微调(finetune)方法总结-LoRA,Adapter,Prefix-tuning,P-tuning,Prompt-tuning | Link | |
| 19 | 腾讯 | 大模型微调(finetune)方法总结 | Link | |
| 20 | 神洛 | 大模型高效微调综述下: DiffPruning、BitFit、LoRa、AdaLoRA、MAM Adapters、UniPELT | Link | |
| 21 | 马东什么 | Tokenizers小结 | Link | |
| 22 | - | 想学习大语言模型(LLM),应该从哪个开源模型开始? | Link | |
| 23 | - | 机器学习中的“可解释性”该作何解释? | Link | |
| 24 | 范浩强 | 完蛋!我被大模型包围了 | Link | |
| 25 | 养生的控制人 | Greedy Decoding、Beam Search、Top-k、Top-n | Link | |
| 26 | - | Nlp句子分类,句子长度差异特别大,200-5000,200-上万,有什么办法处理或者什么模型可用吗? | Link | |
| 27 | 文因互联 | 文因互联首席科学家宋劼:大模型+金融:将场景革命进行到底 | Link | 值得关注首席科学家:宋劼(其他信息) |
| 28 | 快乐子涵酱 | LLM微调经验&认知-2 | Link | |
| 29 | 李文举说 | 如何在小公司做大模型 | Link | 小公司做LLM经验:1.多交流;2.先搞数据,再做具体业务;3.走大路,不要另辟蹊径 |
| 序号 | 博主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 老刘说NLP | PromptSource等代表性NLP开源Prompt数据集 | Link | |
| 2 | 老刘说NLP | 再看大模型ICL推理范式中的prompt策略:从动态Few-shot到KNN选择再到Shuffling Ensemble | Link | |
| 3 | AINLPer | Prompt工程总结 | Link | |
| 4 | AINLPer | Prompt链式总结 | Link | |
| 5 | 金融科技实战 | 金融领域Prompt工程方法浅析 | Link | 是不是可以Prompting Engineering in Finance: A Survey? |
| 6 | AI洞察笔记 | 一文汇总大语言模型LLM所有prompt提示词框架的论文出处 | Link | Reasoning论文汇总与arXiv两个技巧 |
| 7 | AIwithGary | 第三篇:要真正入门AI,OpenAI的官方Prompt工程指南肯定还不够,您必须了解的强大方法论和框架!!! | Link | |
| 8 | 机器之心 | 我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的 | Link | 最通用的一些Prompt技巧和知识的运用 |
| 序号 | 博主 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 老刘说NLP | 再看业界大模型行业问答的困难及若干业界实践:兼看智能客服常用路线及多场景prompt | Link | |
| 2 | 老刘说NLP | 大模型微调数据质量评价 | Link | |
| 3 | 老刘说NLP | 垂域微调大模型非最全汇总:12大领域、57个领域微调模型概述及对垂直行业问答的一些讨论 | Link | |
| 4 | 哈工大SCIR实验室 | 赛尔笔记:面向表格数据的大模型推理综述 | Link | |
| 5 | 机器之心 | 字节跳动李航:对语言大模型的若干观察和思考 | Link | 李航:LLM思考 |
| 6 | 何枝 | 从零详细地梳理一个完整的 LLM 训练流程 | Link | |
| 7 | 人工智能前沿讲习 | LangChain介绍 | Link | |
| 8 | 运筹OR帷幄 | 机器学习模型可解释性综述 | Link | |
| 9 | PaerWeekly | 大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈 | Link | 微调经验 |
| 10 | 银融时代 | ChatGPT+金融:国外八大应用案例 | Link | |
| 11 | Link | 有趣的新闻:字节调用OpenAI | ||
| 12 | Link | 有趣的新闻:Gemini调用文心一言 | ||
| 13 | 海外独角兽 | 专访月之暗面杨植麟:lossless long context is everything | Link | 月之暗面Moonshot AI对LLM前景的看法:①注重用户数据scaling的提升、而不是base model;②可解释性:只要哦数据量够大,肯定可以解决;③历史上所有的架构演进本质上都是在提升有效的 context length。word2vec 最近拿了 NeurIPS 的 Test of Time 奖。它在 10 年前用一个词去预测周围的词,相当于 context length 是 5。RNN 把有效的 context length 提升到了 20。LSTM 涨到大几十。transformer 到了几千。现在我们能做到几十万。如果你有 10 亿的 context length,今天看到的问题都不是问题;④未来模型基于自我生成的数据进行训练是关键;⑤模型的微调可能不存在:终究能达成,用户只需要指令的方式就能实现个性化的应用;⑤人才的经验很重要 |
| 14 | AI算法科研 | 如何将大模型与小模型结合?这8种常用策略必看!附17篇案例论文和代码 | Link | |
| 15 | 麦哲智界 | 大模型如何改变金融行业 | Link | |
| 16 | 腾讯研究院 | AI Agent,为什么是AIGC最后的杀手锏? | Link | AI Agent简介 |
| 17 | 包包算法笔记 | 大模型微调数据选择和构造技巧 | Link | 数据的多样性、不确定性 |
| 18 | 新智元 | AI智能体卷爆大模型!AutoGPT等4大Agent打擂,「西部世界」谁将成为软件2.0? | Link | 对于Agent的全面介绍 |
| 19 | InfoQ | 金融业采用大模型,是“用大炮轰蚊子”吗 | Link | |
| 20 | InfoQ | 开源金融业大模型,终结“专业打工人”? | Link | 对目前Github上开源的金融LLM总结 |
| 21 | NLP工作站 | 1-2B参数规模大模型使用心得及模型汇总 | Link | |
| 22 | NLP工作站 | 回望做大模型一年后的感悟 | Link | |
| 23 | NewBeeNLP | LLM 盛行,如何优雅地训练大模型? | Link | |
| 24 | 中国信通院 | 乘上大语言模型的东风:探究国内金融大模型的发展与生态运营策略 | Link | 总结了截至2023-12-26的业界金融大模型 |
| 25 | 新智元 | 美国空军高调展示首个AI战斗机!部长亲自试驾全程未干预,10万行代码试飞21次 | Link | 有趣的新闻 |
| 26 | AIGverse | OpenAI使用《金融时报》内容训练模型 | Link | 有趣的新闻,FT英文官网 |
| 27 | AIGC开放社区 | 摩根大通正式发布IndexGPT,用ChatGPT方式进行投资 | Link | 有趣的新闻,彭博社新闻 |
| 28 | AIGC开放社区 | ChatGPT Edu版本来啦:支持GPT-4o、自定义GPT、数据分析等 | Link | 有趣的新闻 |
| 29 | AIGC开放社区 | OpenAI与普华永道合作,为10万员工提供ChatGPT | Link | 有趣的新闻 |
| 30 | AIGC开放社区 | 美国空军发布类ChatGPT产品—NIPRGPT | Link | 有趣的新闻 |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 复旦张奇 | 大规模语言模型:从理论到实践 | Link | |
| 2 | 刘聪NLP | ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化 | Link | |
| 3 | 中国人工智能学会 | 中国人工智能系列白皮书——大模型技术(2023版) | Link | |
| 4 | 人大赵鑫 | 大语言模型 | Link | 配套代码,配套大模型Yulan |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DAIR.AI(Democratizing Artificial Intelligence Research, Education, and Technologies) | promptGuide | Link | 全面介绍提示工程的网站 |
| 2 | Medium | 12 Prompt Engineering Techniques | Link | 12种提示方式的介绍(中文版) |
| 3 | OpenAI | Prompt Engineering官方文档 | Link | 中文简介 |
| 4 | 微软 | Prompt Engineering官方文档 | Link | 中文简介 |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Paper Digest(一个文献集中网站) | Link | ChatGPT文章集合 | |
| 2 | arXiv | Language Models Represent Space and Time | Link | 大语言模型对于世界的理解(中文解释) |
| 3 | 徐明老师 | NLP大模型微调答疑 | Link | |
| 4 | Microsoft | State of GPT | Link | |
| 5 | CSDN | 一文看懂学习率Learning Rate,从入门到CLR | Link | |
| 6 | Oldpan个人博客 | 关于训练神经网路的诸多技巧Tricks(完全总结版) | Link | |
| 7 | 腾讯云 | Prompt、RAG、微调还是重新训练?选择正确的生成式 AI 的方法指南 | Link | 从回答准确性、实施复杂性、维护成本、所需要投入的努力、灵活应对变化的能力5个方面对prompt engineering, RAG, fine-tune, pre-training 4种应用LLM的方式进行了对比 |
| 8 | Ilya Sutskever | Ilya 30u30 | Link | OpenAI 联合创始人兼首席科学家 Ilya Sutskever 整理的机器学习研究文章清单 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinBERT: A Large Language Model for Extracting Information from Financial Text | Contemporary Accounting Research(ABS 4) | Link | 英文语料库上预训练的BERT | |
| 2 | GPT has become financially literate: Insights from financial literacy tests of GPT and a preliminary test of how people use it as a source of advice | Financial Research Letters(ABS 2) | Link | ||
| 3 | ChatGPT for (Finance) research: The Bananarama Conjecture | Financial Research Letters(ABS 2) | Link | ||
| 4 | Generative AI for Economic Research: Use Cases and Implications for Economists | Journal of Economic Literature(ABS 4) | Link | LLM如何应用于经济学研究 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Large Language Models: A Survey | arXiv | 人大 | Link | LLM综述 |
| 2 | Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond | arXiv | Amazon & 德州农工大学 & 莱斯大学 | Link | LLM综述 |
| 3 | A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future | arXiv | 哈工大 | Link | 思维链综述 |
| 4 | A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions | arXiv | Link | 大模型幻觉综述 | |
| 5 | Evaluating Large Language Models: A Comprehensive Survey | arXiv | 天大 | Link | 大模型评价方法综述 |
| 6 | Challenges and Applications of Large Language Models | arXiv | Link | 大模型的应用和挑战 | |
| 7 | Explainability for Large Language Models: A Survey | arXiv | 新泽西理工学院、约翰霍普金斯大学等 | Link | 大模型可解释性综述 |
| 8 | Is Prompt All You Need? No. A Comprehensive and Broader View of Instruction Learning | arXiv | Link | Instruction Tuning综述 | |
| 9 | Large Language Models on Graphs: A Comprehensive Survey | arXiv | 伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校 | Link | 图与LLM综述 |
| 10 | Data Management For Large Language Models: A Survey | arXiv | 北大 | Link | LLM数据管理综述 |
| 11 | Igniting Language Intelligence: The Hitchhiker's Guide From Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents | arXiv | Link | 思维链与AI Agent综述 | |
| 12 | Efficient Large Language Models: A Survey | arXiv | Link | 提高LLMs的计算效率和资源利用效率综述(中文推荐) | |
| 13 | The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey | arXiv | 复旦NLP | Link | 大模型Agent综述 |
| 14 | A Survey of Reasoning with Foundation Models | arXiv | 港大、华为Nuah等 | Link | 大模型推理综述(中文推荐) |
| 15 | A Survey on Statistical Theory of Deep Learning: Approximation, Training Dynamics, and Generative Models | arXiv | UCLA | Link | 深度学习统计理论综述(中文推荐) |
| 16 | Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models Across Training and Scaling | arXiv | Eleuther AI、耶鲁 | Link | 大模型训练手册(中文推荐) |
| 17 | TrustLLM: Trustworthiness in Large Language Models | arXiv | Link | 可信任性综述 | |
| 18 | A Systematic Survey of Prompt Engineering in Large Language Models: Techniques and Applications | arXiv | 印度理工学院、斯坦福、Amazon | Link | Prompt Engineering综述(中文推荐) |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Attention Is All You Need | arXiv | Link | Transformer | |
| 2 | Improving Language Understanding by Generative Pre-Training | arXiv | Link | GPT-1 | |
| 3 | A Survey of Chain of Thought Reasoning: Advances, Frontiers and Future | arXiv | Link | BERT | |
| 4 | Language Models are Unsupervised Multitask Learners | arXiv | Link | GPT-2 | |
| 5 | Language Models are Few-Shot Learners | arXiv | Link | GPT-3 | |
| 6 | White-Box Transformers via Sparse Rate Reduction: Compression Is All There Is? | arXiv | Link | 白盒Transformer | |
| 7 | Distilling the Knowledge in a Neural Network | arXiv | Link | 知识蒸馏的开山之作 | |
| 8 | A Simple, Effective, and Efficient Reinforcement Learning Method for Aligning Large Language Models | arXiv | Link | ReMax | |
| 9 | Beyond Human Data: Scaling Self-Training for Problem-Solving with Language Models | arXiv | Link | 大模型自我构建数据进行训练 | |
| 10 | PowerInfer: Fast Large Language Model Serving with a Consumer-grade GPU | arXiv | 上交 | Link | 使用RTX 4090跑175B大模型 |
| 11 | StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data | arXiv | Link | 面向结构化数据的大模型推理框架 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FinPT: Financial Risk Prediction with Profile Tuning on Pretrained Foundation Models | arXiv | 港大 & 达摩院 | Link | 金融风险大模型FinPT |
| 2 | BloombergGPT: A Large Language Model for Finance | arXiv | 彭博社 | Link | 金融大模型BloombergGPT |
| 3 | XuanYuan 2.0: A Large Chinese Financial Chat Model with Hundreds of Billions Parameters | arXiv | 度小满 | Link | 金融大模型“轩辕” |
| 4 | ChatLaw: Open-Source Legal Large Language Model with Integrated External Knowledge Bases | arXiv | 北大 | Link | 法律大模型ChatLaw |
| 5 | Instruct-FinGPT: Financial Sentiment Analysis by Instruction Tuning of General-Purpose Large Language Models | arXiv | 哥大 | Link | 金融大模型Instruct-FinGPT |
| 6 | FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models | arXiv | 哥大 | Link | 金融大模型FinGPT |
| 7 | FinGPT: Democratizing Internet-scale Data for Financial Large Language Models | arXiv | 哥大 | Link | 金融大模型FinGPT |
| 8 | FinVis-GPT: A Multimodal Large Language Model for Financial Chart Analysis | arXiv | 哈工深 | Link | 金融大模型FinVisGPT(多模态) |
| 9 | CFGPT: Chinese Financial Assistant with Large Language Model | arXiv | 同济 & 上海AI实验室 | Link | 金融大模型CFGPT |
| 10 | DISC-FinLLM: A Chinese Financial Large Language Model based on Multiple Experts Fine-tuning | arXiv | 复旦大学 | Link | 金融资讯大模型DISC-FinLLM |
| 11 | PIXIU: A Large Language Model, Instruction Data and Evaluation Benchmark for Finance | arXiv | 武汉大学、中山大学等 | Link | 金融大模型PIXIU |
| 12 | Data-Centric Financial Large Language Models | arXiv | 阿里巴巴、弗吉尼亚大学 | Link | 金融大模型FLLM |
| 13 | BBT-Fin: Comprehensive Construction of Chinese Financial Domain Pre-trained Language Model, Corpus and Benchmark | arXiv | 复旦等 | Link | 金融大模型Fin-T5 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Chinese Fine-Grained Financial Sentiment Analysis with Large Language Models | arXiv | Link | 中文金融情感分析数据集 | |
| 2 | An Effective Data Creation Pipeline to Generate High-quality Financial Instruction Data for Large Language Model | arXiv | 哈工深 | Link | 金融指令调优数据集 |
| 3 | ConvFinQA: Exploring the Chain of Numerical Reasoning in Conversational Finance Question Answering | arXiv | Link | ConvFinQA |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models | avXiv | Link | CoT开山之作 | |
| 2 | Large Language Models are Zero-Shot Reasoners | avXiv | Link | Zero-shot-CoT | |
| 3 | Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models | avXiv | Link | CoT的早期发展:自洽性 | |
| 4 | Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models | avXiv | Link | CoT的又一发展(复杂任务分解) | |
| 5 | Large Language Models Are Reasoning Teachers | avXiv | Link | 利用大模型的CoT能力帮助小模型进行推理 | |
| 6 | Symbolic Chain-of-Thought Distillation: Small Models Can Also "Think" Step-by-Step | avXiv | Link | 利用大模型的CoT能力帮助小模型进行推理2号 | |
| 7 | Large Language Models Can Self-Improve | avXiv | Link | 自我改进 | |
| 8 | Self-Refine: Iterative Refinement with Self-Feedback | avXiv | Link | 自我反思 | |
| 9 | Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning | avXiv | Link | 自我反思2 | |
| 10 | Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes | avXiv | Link | 服了,怎么跟我这个RAL这么类似 | |
| 11 | Self-explaining AI as an alternative to interpretable AI | avXiv | Link | 自我解释 | |
| 12 | Beyond Classification: Financial Reasoning in State-of-the-Art Language Models | avXiv | Link | 金融推理问题数据集构建 | |
| 13 | Cumulative Reasoning with Large Language Models | avXiv | Link | 姚期智首篇LLM | |
| 14 | Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner | avXiv | Link | 让大模型在错题中学习 | |
| 15 | Specializing Smaller Language Models towards Multi-Step Reasoning | avXiv | Link | ||
| 16 | Self-Discover: Large Language Models Self-Compose Reasoning Structures | avXiv | 南加州大学、谷歌DeepMind | Link | 让大模型针对不同问题,提出特定的推理结构(中文解读) |
| 17 | The Impact of Reasoning Step Length on Large Language Models | arXiv | Link | 推理步骤对大模型能力的影响(中文解读) |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Table-GPT: Table-tuned GPT for Diverse Table Tasks | arXiv | 微软 | Link | |
| 2 | Trompt: Towards a Better Deep Neural Network for Tabular Data | arXiv | 国立成功大学 | Link |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Think-on-Graph: Deep and Responsible Reasoning of Large Language Model on Knowledge Graph | arXiv | Link | 大模型与知识图谱 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Large Language Models as Simulated Economic Agents: What Can We Learn from Homo Silicus? | avXiv | Link | ABM,模拟人类行为 | |
| 2 | War and Peace (WarAgent): Large Language Model-based Multi-Agent Simulation of World Wars | avXiv | Link | 基于LLM的企业风险传染?基于大语言模型的多智能体仿真世界大战 | |
| 3 | Large Language Models Empowered Agent-based Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives | avXiv | 清华 | Link | 对ABM和LLM的综述 |
| 4 | Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior | avXiv | Link | 让大模型玩模拟人生 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models | 谷歌 | Link | Gemini | |
| 2 | Phi-2: The surprising power of small language models | 微软 | Link | Phi2 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Can Generalist Foundation Models Outcompete Special-Purpose Tuning? Case Study in Medicine | avXiv | 微软 | Link | 医学领域使用GPT-4的prompt工程 |
| 2 | Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 | avXiv | Link |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TopicGPT: A Prompt-based Topic Modeling Framework | avXiv | Link | 中文概述 | |
| 2 | Prompting Large Language Models for Topic Modeling | avXiv | Link | 中文概述 |
| 序号 | 题目 | 期刊 | 机构 | 网址 | 简介 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GPT-Fathom: Benchmarking Large Language Models to Decipher the Evolutionary Path towards GPT-4 and Beyond | avXiv | Link | OpenAI进化之路与大模型能力来源探析(中文解读) | |
| 2 | Can large language models provide useful feedback on research papers? A large-scale empirical analysis | avXiv | 斯坦福 | Link | 大模型与审稿(中文解读) |
| 3 | When ChatGPT is gone: Creativity reverts and homogeneity persists | avXiv | 北京大学 | Link | 大模型对长期创新能力的抑制(中文解读) |
| 4 | Resolving the Imbalance Issue in Hierarchical Disciplinary Topic Inference via LLM-based Data Augmentation | avXiv | Link | 样本不均衡问题(中文解读) | |
| 5 | Segmented Harmonic Loss: Handling Class-Imbalanced Multi-Label Clinical Data for Medical Coding with Large Language Models | avXiv | Link | 样本不均衡问题(中文解读) | |
| 6 | When Advanced AI Isn't Enough: Human Factors as Drivers of Success in Generative AI-Human Collaborations | SSRN | Link | ChatGPT时代的人机交互对绩效的影响研究(中文简介) |
| 序号 | 来源 | 名称 | 链接 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 复旦自然语言处理实验室 | 入组第一堂代码课 | Link | |
| 2 | 知乎 | nlp研究生不会自己写代码怎么办 | Link | |
| 3 | 知乎 | 小王同学在积累的Github学习资料 | Link | |
| 4 | CSDN | SHAP:解释模型预测的通用方法 | Link | |
| 5 | 索尼 | SunoAI | Link | 为你的朋友制作歌曲 |
| 6 | 小红书 | InstantID | Link | 不需要进行任何额外训练,就能得到一个既符合文本描述又保留个人身份特征的定制图像 |
| 7 | 字节跳动 | MagicVideo | Link | 文字生成动图 |
| 8 | Github骆昊 | Python 100天从新手到大师 | Link | |
| 9 | Github | 国科大论文模板 | Link | |
| 10 | Github | Project-based Learning | Link | |
| 11 | Github李沐 | 跟李沐学AI | Link |
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