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:sparkles::sparkles:マルチモーダル大規模言語モデルの最新の進歩

サーベイ論文「A Survey of Large Language Models」の公式GitHubページ。

LLMを活用するための基本概念から高度な戦略まで、実践的なJupyter Notebookチュートリアル付きの22のプロンプトエンジニアリング技術。

大規模マルチモーダルモデルのトレーニングのためのオープンソースフレームワーク

Chain-of-ThoughtプロンプティングからOpenAI o1、DeepSeek-R1まで 🍓

PromptやLLMに関する論文のまとめ、オープンソースのデータとモデル、AIGCアプリケーション。

LLMエージェントに関する必読論文集。

Painter & SegGPT シリーズ: BAAI による Vision Foundation Model

インコンテキスト学習とプロンプトエンジニアリングに関する優れたリソース：ChatGPT、GPT-3、FlanT5 などの LLM の習得、最新かつ最先端のアップデートを含む。

VALL-E（ゼロショット音声合成）のPyTorch実装、再現デモ https://lifeiteng.github.io/valle/index.html

Emuシリーズ：BAAIによる生成マルチモーダルモデル

[ICCV 2025] 🔥🔥 UNO: 単一および複数被験者の条件付けに対応する汎用カスタマイズ手法

大規模言語モデル (LLMs) を用いた生成的人事抽出 (IE) に関する素晴らしい論文集

Awesome-LLM-Robustness: 大規模言語モデルにおける不確実性、信頼性、および頑健性に関する厳選されたリソースリスト

指示チューニングおよび指示追従に関する論文とデータセット。✨✨✨