FinLLMs是一个专注于金融领域的大型语言模型资源汇编，涵盖了模型的发展历史、技术细节、评估方法，以及在金融领域面临的机遇与挑战，旨在为研究人员和开发者提供最新的信息和资源支持。
Ntropy致力于构建能够理解各种来源、格式、语言和地区的金融数据的语言模型。我们拥有超过1亿个独特商户的数据库，以及处理数十亿交易的智能交易缓存，能够对95%以上的新交易进行模式匹配。用户可以利用这些强大的语言模型，将其嵌入到金融产品中，且成本和延迟都大幅降低。
该研究发现，在计算限制范围内，LLM（高达90亿参数）经过四轮训练后，新数据带来的收益微乎其微，增加资源的收益有限。对于嘈杂的数据集，数据过滤的效果更为显著。
LLMDrift是一个项目，旨在研究大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）的性能漂移，特别关注其性能可能随时间下降的趋势及其影响。
该项目是一个多模态大语言模型在数学、STEM及编程领域的论文集合，旨在整合和分享最新的研究成果，推动相关领域的创新与发展。
这是一个精心挑选的资源高效大型语言模型（LLM）相关高质量论文的列表，涵盖了该领域的最新研究进展，并定期更新。
