Allgemeine Einführung
Awesome-LLM-Strawberry ist ein Open-Source-Repository, das sich auf Large Language Models (LLMs) und deren Argumentationstechniken konzentriert. Es wurde von hijkzzz erstellt, um Forschungsarbeiten, Blogs und Projekte im Zusammenhang mit OpenAI und dem Strawberry (o1) Modell zu sammeln und zu organisieren. Das Repository wird ständig aktualisiert, um die neuesten Fortschritte auf dem Gebiet der LLM-Schlussfolgerungen zu verfolgen und eine reichhaltige Quelle an Referenzmaterial für Forscher und Entwickler zu bieten.
Funktionsliste
- Sammeln und Zusammenstellen von Forschungsarbeiten zum OpenAI Strawberry (o1) Modell
- Enthält Links zu Blogs und Projekten, die sich mit LLM-Inferenztechniken befassen
- Kontinuierliche Aktualisierungen, um die neuesten Fortschritte auf dem Gebiet der LLM-Begründung zu verfolgen
- Enthält Links zur offiziellen OpenAI-Dokumentation und zu verwandten Ressourcen.
- Enthält Arbeiten und Projekte in verschiedenen Forschungsbereichen, z. B. automatisiertes Theorembeweisen, Aufforderungen zum Kettendenken, selbstkritische LLM-Modelle usw.
Hilfe verwenden
- Ein Forschungspapier finden: Suchen Sie auf der Homepage des Repository oder in einer README-Datei nach einem Forschungsgebiet, das Sie interessiert, z. B. automatisiertes Theorembeweisen oder Hinweise zum Kettendenken. Klicken Sie auf den entsprechenden Link, um die entsprechende Arbeit oder Projektseite zu besuchen.
- Blogs und Projekte lesenIn der README-Datei finden Sie Links zu Blogs und Projekten im Zusammenhang mit LLM-Inferenztechniken. Klicken Sie auf die Links, um die Details zu lesen und mehr über die neuesten Forschungsfortschritte und Technologieanwendungen zu erfahren.
- Verwendung von OpenAI-RessourcenIn diesem Repository finden Sie Links zur offiziellen OpenAI-Dokumentation und zu verwandten Ressourcen. Klicken Sie auf die Links, um die OpenAI-Plattform für weitere technische Dokumentation und Entwicklerleitfäden zu besuchen.
- Teilnahme an Diskussionen und BeiträgeBeteiligen Sie sich an Projektdiskussionen und teilen Sie Ihre Erkenntnisse und Vorschläge über die GitHub-Funktionen Issues oder Discussions mit. Sie können auch neue Ressourcen und Verbesserungsvorschläge beitragen, indem Sie einen Pull Request einreichen.