awesome-language-model-analysis

一份论文清单，帮你快速摸清大模型分析的研究脉络。

这是一个聚焦大语言模型（LLM）理论与实证分析的论文清单项目。它系统整理了关于语言模型学习行为、泛化能力及其他属性的研究论文，涵盖理论分析、实证分析或两者结合的工作。项目旨在为研究人员和开发者提供一份结构化的参考文献，帮助理解LLM的内部机制、训练动态和涌现能力。核心能力包括按主题分类的论文索引、简要说明以及相关资源的聚合，便于快速检索和追踪领域进展。目前项目处于早期阶段，内容仍在持续扩充中。

开源 free 对话助手

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GitHub 星标 ★ 103

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类对话助手

开发团队Furyton

所属国家

官网地址https://furyton.github.io/awesome-language-model-analysis

GitHubhttps://github.com/Furyton/awesome-language-model-analysis

定价模式free

价格说明该项目为开源论文列表，官网提供在线浏览，内容完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议CC0-1.0

主要语言Python

技术栈/模型ai,analysis,analytics,anthropic,awesome,chatgpt,deep-learning,deepseek,generative-ai,large-language-models,llm,nlp,openai,theory,transformers

GitHub 星标★ 103

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-04-25 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

主题聚焦：专门梳理LLM的理论与实证分析论文，而非泛泛的AI资源列表
分类清晰：按学习行为、泛化能力等维度组织，便于按需查阅
持续更新：依托社区维护，紧跟大模型分析领域的最新研究

不足之处

内容覆盖有限：早期项目，论文数量可能不够全面
文档/社区待观察：缺乏使用指南或贡献规范，参与门槛不明确

适用场景

科研入门：快速了解LLM分析领域的关键论文和方向
论文调研：为撰写综述或研究提案收集参考文献
技术选型：对比不同模型分析方法的理论基础

替代项目

awesome-llm、awesome-llm-research、llm-analysis-papers

项目介绍

awesome-language-model-analysis 是评测安全领域的开源项目，由 Furyton 开发，2024 年首次发布。

它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 103。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-16。该项目为开源论文列表，官网提供在线浏览，内容完全免费，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：科研入门：快速了解LLM分析领域的关键论文和方向。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm、awesome-llm-research、llm-analysis-papers。

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