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Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM

大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。

Awesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-Topics - 综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录
AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目
本项目收集了大量与大型语言模型(LLM)相关的顶级论文和项目,涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅,迅速获取相关论文和项目链接,轻松了解LLM领域的最新研究动态,帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。
Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析
BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目
本页面介绍了多个知名的大型语言模型(LLM)的发展历史,包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude,全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点,并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理(NLP)领域的研究者、开发者和爱好者,这些信息具有重要的参考价值。
Time-Series-Library - 开源深度学习时间序列分析工具库
GithubTSLib开源项目异常检测时间序列深度学习预测
TSLib为深度学习研究者提供了一个专业开源时间序列分析库,涵盖广泛的应用领域,如长短期预测、数据填充、异常检测和分类。本库提供清晰的代码基础,支持时间序列模型的评估与开发,包括最新的模型评估和深度时间序列研究成果。该工具适合科研和开发人员使用,以推动时间序列分析的未来研究与实践。
Awesome-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总,涵盖安全、隐私与多模态模型
Awesome-LM-SSPGithub信任度多模态模型安全性开源项目隐私
本页面提供与大模型(LMs)可信度相关的多维度资源,特别是多模态大模型(如视觉语言模型和扩散模型)。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式,适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。
Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦
GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络
本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果,包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程,为时间序列分析与预测研究提供全面参考。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型(LLMs)集成到spaCy中,实现了快速原型设计和提示生成,无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API,并兼容Hugging Face上的开源LLMs,如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain,提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础,提供灵活高效的NLP解决方案。
Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述
GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估
该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文,涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源,推动语言模型的可靠发展,平衡社会效益与潜在风险。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
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。
awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用
AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目
了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用,涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统,推动AI在多个领域的创新和发展。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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