大语言模型自我纠错相关论文的精选集合，涵盖内在自我纠错、外部工具辅助纠错、信息检索辅助纠错等多个研究方向，包含详细的论文分类和引用信息，是研究LLM自我纠错能力的重要参考资源

openlogprobs是一个Python API，旨在通过语言模型API提取完整的下一token概率。它通过使用logit偏置来逆向工程标记的对数概率，支持topk搜索和精确解算法，从而有效提取语言模型API的完整概率向量。

本书围绕大语言模型构建的四个主要阶段，详细介绍各阶段使用的算法、数据、难点以及实践经验。

这是一个整理的列表，包含2024年在Arxiv上发布的与高斯溅射相关的论文，方便研究者查阅和跟进最新研究动态。

EMMA是一个增强型多模态推理基准测试，用于评估大型多模态语言模型在数学、物理、化学和编程等领域的推理能力，帮助研究者发现模型在复杂多模态任务中的局限性。

LLaMA是Facebook研究开发的一款先进语言模型，旨在处理多种自然语言处理任务，声称在性能上优于GPT-3。它具备高质量文本生成能力，支持多种规模以满足不同的部署需求，同时采用高效的训练技术，能够先进地处理上下文信息。

这是一个精心整理的LLM水印论文列表，提供关于大型语言模型水印技术的最新研究和资源。