：自然语言处理领域大型语言模型（LLM）的精选资源列表，提供综述、论文和未来研究方向，促进NLP领域内LLM的应用和研究

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）

包含各种AI和ML领域的GitHub仓库列表，按不同的主题和技术分类，提供了大量与自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、计算机视觉、数据科学、机器学习、机器学习运维（MLOps）和数据工程等领域相关的项目链接。

: 用于在大型语言模型(LLM)中实现水印的研究和应用的工具包

通向AGI之路：大型语言模型（LLM）技术精要

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。 LLM已成为自然语言处理和人工智能领域的突破性技术。这些模型能够执行各种与编码相关的任务，包括代码生成和代码推荐。因此，在软件测试中使用LLM预计会产生显着的改进。一方面，软件测试涉及诸如单元测试生成之类的任务，这些任务需要代码理解和生成。另一方面，LLM可以生成多样化的测试输入，以确保全面覆盖正在测试的软件。此存储库对LLM在软件测试中的运用进行了全面回顾，收集了 102 篇相关论文，并从软件测试和法学硕士的角度进行了全面的分析。

：为大型语言模型(LLM)设计的结构化生成语言，旨在加速和更好地控制与LLM的交互。

：为大型语言模型(LLM)设计的结构化生成语言，旨在加速和更好地控制与LLM的交互。特点包括：灵活的前端语言，允许轻松编程LLM应用，支持多个连锁生成调用、高级提示技术、控制流、多模式、并行处理和外部交互；具备高性能运行时，使用RadixAttention可以显著加速复杂LLM程序的执行，自动跨多个调用重复使用KV缓存，同时支持连续批处理和张量并行处理。

：一个 Python 库，用于创建和处理自然语言处理 (NLP) 数据集，以便训练大型语言模型 (LLM)。该库包含一些可扩展的