大型语言模型推理研究论文集锦使用教程

大型语言模型推理研究论文集锦使用教程

LLM-Reasoning-Papers Collection of papers and resources on Reasoning in Large Language Models (LLMs), including Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Tuning, and others. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-Reasoning-Papers

1. 项目介绍

本项目是一个关于大型语言模型（LLM）推理能力研究的论文集锦，旨在收集和整理有关如何解锁LLM和MLLM推理能力的论文和资源。项目包含了广泛的论文，从调查、分析到具体的技术实现，涵盖了大型语言模型在推理方面的多个方面。

2. 项目快速启动

要快速启动本项目，您需要克隆仓库并安装必要的依赖。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/atfortes/LLM-Reasoning-Papers.git

# 进入项目目录
cd LLM-Reasoning-Papers

# 安装依赖（如果需要）
# 本项目主要是文档和论文，通常不需要安装额外的依赖

3. 应用案例和最佳实践

以下是本项目的一些应用案例和最佳实践：

• 案例一： 使用本项目中的论文来了解大型语言模型在不同场景下的推理能力，如数学推理、符号推理和多模态推理。
• 最佳实践： 在研究LLM推理能力时，建议从本项目中的"Survey"部分开始，以获取全面的背景知识，然后深入到"Analysis"和"Technique"部分，以了解具体的分析和技术细节。

4. 典型生态项目

本项目是一个纯粹的论文集锦，因此没有直接的生态项目。但是，以下是一些与本项目相关的典型生态项目：

• LLMSymbolicReasoningBench： 一个用于测试LLM符号推理能力的评测基准。
• Copilot for business： 一个面向企业的AI功能，可以帮助开发者编写更好的代码。

请根据您的具体需求，探索和利用这些生态项目，以增强您在大型语言模型推理方面的研究和工作。

LLM-Reasoning-Papers Collection of papers and resources on Reasoning in Large Language Models (LLMs), including Chain-of-Thought (CoT), Instruction-Tuning, and others. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLM-Reasoning-Papers