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Awesome-LLM4IE-Papers

大型语言模型驱动的信息抽取研究进展综述

Awesome-LLM4IE-Papers项目收录了大型语言模型在信息抽取领域的前沿论文。涵盖命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务,以及监督微调、少样本和零样本学习等技术。项目还包括特定领域应用、评估分析和相关工具。通过持续更新,为研究人员提供LLM驱动的信息抽取最新进展,促进该领域的学术交流与技术创新。

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
Awesome-Code-LLM - 代码生成领域的前沿研究与顶级模型概览
Github人工智能代码生成大语言模型开源项目评估基准预训练
Awesome-Code-LLM汇集了代码生成领域的最新研究成果和资源。项目包含主要模型的性能排行榜、评估工具包介绍,以及按预训练、指令微调、反馈对齐和提示工程等主题整理的相关论文。这一资源库为研究人员和开发者提供了深入了解代码生成大语言模型的全面参考。
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-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编
Awesome LLM ReasoningGithub多模态推理大语言模型开源项目技术进展推理能力
Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合,旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域,提供最新的研究动态和技术解析,助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。
Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述
GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练
这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。
LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。
llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理,涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库
GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎
llms_paper是一个高级学术资源库,专注于顶会论文的记录与整理,涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用,并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记,是深入LLMs领域的理想资源。
Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展
GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目
该综述介绍了大语言模型(LLMs)中的知识蒸馏(KD)技术,探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中,并深入分析数据增强在其中的作用。此外,文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展,可通过关注仓库获取最新信息。
AGI-Papers - 人工智能前沿研究聚焦大语言模型和多模态系统
AGIGithub多模态大语言模型开源项目自然语言处理计算机视觉
AGI-Papers收录人工智能领域最新研究成果,重点关注大语言模型、多模态系统等热门方向。项目提供论文摘要和分析,为AI研究者和开发者提供学习参考。通过持续更新前沿进展,AGI-Papers致力于推动人工智能技术发展和学术交流。
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