LLMPapers

一站式追踪大模型前沿论文与工作

LLMPapers 是一个专注于大语言模型（LLM）领域的论文与工作集合仓库，主要收录了 OpenAI GPT-4、Meta Llama 等主流模型的相关研究资料。它解决了研究者、工程师或爱好者难以系统追踪 LLM 前沿进展的问题，通过结构化整理论文、技术报告和开源工作，帮助用户快速了解模型架构、训练方法、应用案例等核心内容。项目以 TeX 编写，便于学术阅读和引用，内容覆盖从基础模型到 Codex、ChatGPT 等具体应用的多个层面。作为早期项目，其核心价值在于提供了一个相对集中的 LLM 知识入口，适合用于文献调研、技术选型参考或学习路线规划。

开源 free 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 312
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类对话助手
开发团队SEU-COIN
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/SEU-COIN/LLMPapers
定价模式free
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言TeX
技术栈/模型chatgpt,codex,gpt-3,large-language-models
GitHub 星标★ 312
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-01-24 00:00:00
最近更新2026-09-24 00:00:00
维护状态低维护
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4

使用教程

核心亮点

  • 聚焦 LLM 核心模型（GPT-4、Llama 等），内容垂直且针对性强
  • 以 TeX 格式组织，便于学术引用和深度阅读
  • 涵盖论文与开源工作，兼顾理论与工程实践

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 更新频率和内容完整性依赖维护者个人投入

适用场景

  • 学术研究者快速检索 LLM 相关论文
  • 工程师调研大模型技术选型
  • 学习者规划大模型知识学习路径

替代项目

Awesome-LLM、LLM-Papers、Papers with Code

项目介绍

LLMPapers 是开源模型领域的开源项目，由 SEU-COIN 开发，2023 年首次发布。

它收录于开源模型分类，该分类目前共有 424 个项目，GitHub 星标数为 312。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-24。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：学术研究者快速检索LLM相关论文。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM、LLM-Papers、Papers with Code。

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