Awesome-Scientific-Language-Models

科学领域预训练语言模型资源汇总

Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型，包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新，为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。

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awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

awesome-pretrained-chinese-nlp-models - 中文NLP预训练模型综合资源平台

Github中文NLP多模态模型大模型开源模型库开源项目预训练语言模型

awesome-pretrained-chinese-nlp-models提供多种中文自然语言处理预训练模型，涵盖基础大模型、对话型模型和多模态模型等。该平台不仅包括各模型的详细介绍、技术文档和下载链接，还定期更新，为研究人员和开发者提供全面的中文NLP资源。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态

Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理

本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

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-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库

Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。

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