Awesome-LLMs-Datasets

完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

LLMs数据集大语言模型预训练语料库指令微调数据集评估数据集 Github 开源项目

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

awesome-llm-human-preference-datasets - 开放源码的人类偏好数据集，用于LLM的指令调整与评估

AnthropicGithubHuman PreferenceOpenAIRLHFStanford Human Preferences Dataset开源项目

本页面汇总了多个人类偏好开源数据集，适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据，旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域，为LLM研究和应用提供全面支持。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据

Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文，涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章，为研究人员提供全面的参考资源，助力快速了解该领域的最新进展。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

awesome-llm-json - 大语言模型生成结构化数据的资源

GithubJSONLLMPydanticfunction callingstructured outputs开源项目

本资源列表提供了丰富的资源，用于使用大语言模型（LLMs）生成JSON或其他结构化输出。内容包括术语解释、托管模型、本地模型、Python库、博客文章、视频和Jupyter笔记本，介绍了函数调用（Function Calling）、指导生成（Guided Generation）和工具使用等多种技术和工具，探索高效生成和处理结构化数据的方法。

Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model - 远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总

Github人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言遥感

本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。

Awesome-LLM-Healthcare - 大语言模型在医疗保健领域应用的全面资源集

Github医学LLM医疗AI医疗评估多模态LLM大语言模型开源项目

该项目汇集了医疗保健领域大语言模型(LLM)的研究和应用资源。内容包括通用和专业医疗LLM、多模态医疗LLM以及LLM驱动的医疗智能助手等方向的最新进展。此外还涵盖了LLM在医疗领域的评估策略、相关综述和代码库链接。这一资源集对于研究和开发医疗健康AI应用的人员具有重要参考价值。

instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总

GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源

GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理

这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。

Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述

GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成

本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态，重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源，展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。

Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的论文和资源的集合

ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

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