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。

大型语言模型(LLM)幻觉相关论文列表，旨在解决大语言模型中的幻觉和真实性问题，通过评估、检测和改进方法提高语言模型的可靠性和正确性。

一个收集与推荐系统和大型语言模型相关的文献列表的项目，旨在帮助研究人员和开发者获取最新的研究成果，并促进学术交流。该项目不仅提供了最新的研究论文，还按照主题进行了分类，方便用户快速查找。同时，用户也可以提交自己的相关研究论文，丰富文献库。

LLM Giraffe🦒可以用来扩展LLM的上下文长度，它实现了将LLAMA v1 2K的上下文长度扩展为4K和16K，支持长文本处理，优化上下文管理，易于集成到现有的LLM工作流中。

集合了基于大型语言模型（LLM）评估方法的综合调研项目，旨在为开发者、研究者和实践者提供如何有效利用LLM作为评估工具的资源。

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