大型语言模型后训练资源库

这是一个专注于提升大型语言模型（LLM）推理能力的资源库，涵盖了与LLM后训练相关的最新论文、代码实现、基准测试和资源。项目旨在帮助研究人员、开发者和爱好者深入理解如何通过后训练方法（如微调、强化学习等）增强LLM的推理、规划、决策和泛化能力。此外，它还提供了模型对齐、可扩展适应和推理时优化等新兴方向的研究资源。