该文综述高效大型语言模型研究，从模型、数据和框架三方面分类文献，并建立GitHub库持续更新。内容涵盖数据管理、架构与训练策略、性能评估，以及金融、多语言、生物医学、视觉语言等应用子类，并涉及时间序列分析、法律基准、预训练与适配、模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）等方向，旨在为研究者提供系统资源与未来指引。

本系统综述高效大型语言模型研究，从模型、数据、框架三方面对文献进行分类，涵盖扩展法则、数据利用、架构创新、训练调优与推理技术，并建立GitHub仓库持续更新相关论文。