Awesome-Resource-Efficient-LLM-Papers

一份清单,快速掌握大模型省资源研究全貌

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 13 🐛 待处理 4 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 167
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源论文列表,完全免费,无付费版本。

项目预览

Awesome-Resource-Efficient-LLM-Papers 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队tiingweii-shii
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源论文列表,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议CC0-1.0
技术栈/模型efficient-deep-learning,generative-ai,large-language-models,machine-learning,machine-learning-systems,resource-efficient,survey
GitHub 星标★ 167
上线时间2023-12-28 00:00:00
代码更新2026-06-08
仓库体积360 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个精选资源高效大语言模型(LLM)高质量论文的列表项目,旨在系统整理和分类关于降低LLM训练、推理和部署成本的研究成果。它解决了LLM领域资源消耗巨大、研究者难以快速获取关键进展的问题。项目按主题对论文进行组织,涵盖模型压缩、量化、蒸馏、高效架构、推理优化等多个方向,为从业者提供了一份结构化的知识地图。核心能力在于其精选和分类机制,帮助用户快速定位特定技术方向的前沿工作,节省文献调研时间。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 167

核心亮点

  • 主题聚焦资源高效LLM,分类清晰,便于按需查阅
  • 收录论文经过筛选,质量有保障,适合入门和追踪前沿
  • 持续更新,反映最新研究动态

不足之处

  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 研究人员调研资源高效LLM技术方向
  • 工程师寻找模型压缩或推理加速方案
  • 学生快速了解该领域关键论文

替代项目

Awesome-LLM、Awesome-Model-Compression、Efficient-LLM-Survey

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