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大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

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LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新

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展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。

llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱

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llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱，利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识，支持多种实体类型和关系，并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型，都能生成详细图谱并显示token使用情况。

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llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式，并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱，并通过对话查询与数据交互。

Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南

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该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。

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作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

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本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料，实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务，以及模拟人际交互，进而推动智能代理与人类互动的全面发展。

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