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DecryptPrompt

活跃·★ 3.4k·更新于 2026-10-12
★ 时下流行

DecryptPrompt 是一个中文仓库,持续更新一组大模型资源,以及一系列读论文的博客文章。资源列表涵盖:开源模型和评测榜单、推理、微调、智能体、RAG 和提示词方面的开源框架、SFT、RLHF 和预训练的开源数据集、按领域分类的 AIGC 应用,以及教程、博客和会议访谈。作者还向读者推荐了一篇题为 Choose Your Weapon: Survival Strategies for Depressed AI Academics 的文章。

核心是"解密 Prompt"系列,按主题用中文逐篇解读论文:免调优提示词、冻结提示词微调语言模型、冻结语言模型微调提示词、指令微调、自动化指令集构建、LoRA 微调的细节、OpenAI、DeepMind 和 Anthropic 的 RLHF 对比、无需训练支持超长输入、思维链以及后续的许多主题。一份非常庞大的论文列表按主题组织,包括与思维链和强化学习有交集的后训练、上下文工程、新的模型架构、主流 LLM 和预训练、自我演化、RLHF、记忆、多轮对话和指令微调。README 约有 9.5 万字符。GitHub 上没有显示许可证。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-11。

许可证
GitHub 未识别
最新发布
没有 GitHub 发布版本
最近提交
2026-10-06
贡献者
13
复刻数
321
未关闭的 issue 和 PR
2
首次发布
2023-02-10

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#提示工程#大型语言模型#智能体系统#强化学习#自然语言处理研究
$ 安装
$ git clone https://github.com/DSXiangLi/DecryptPrompt.git
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01全面的LLM资源汇总(模型、框架、数据集、AIGC应用)。
02深入的“解密Prompt”系列文章,涵盖提示工程及LLM高级主题。
03精选的自然语言处理和大型语言模型前沿研究论文列表。
04专注于LLM智能体、RAG和强化学习等高级技术。
05构建从基础到复杂LLM方法的结构化知识体系。
02

为什么选择它

+按主题用中文解读 LLM 论文,从提示词调优、指令微调到 RLHF 和思维链。
+涵盖开源模型和榜单、框架、数据集、AIGC 应用和教程的资源列表。
+按主题组织的非常庞大的论文列表(后训练、上下文工程、记忆、自我演化等)。
+持续更新,仓库在最近一周内有改动。
03

权衡点

!它是阅读清单和笔记,不是软件,价值取决于作者的选择以及链接是否仍然有效。
!README 极长(约 9.5 万字符),不搜索的话很难找到特定主题。
!内容是中文,GitHub 上也没有显示该仓库的许可证。
04

兼容性

Large Language Models (General)
核心概念
已通过文档验证
Prompt Engineering Frameworks
技术应用
已通过文档验证
LLM Agent Frameworks
智能体开发
已通过文档验证
Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems
RAG优化
已通过文档验证
05

快速开始

1
$ git clone https://github.com/DSXiangLi/DecryptPrompt.git
06

使用场景

↳了解LLM和提示工程领域的最新研究与进展。
↳深入理解LLM架构、训练范式和智能体系统。
↳为开发复杂的LLM驱动应用寻找技术参考和解决方案。
07

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分类提示词工程
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