KoPA

结构化信息提升大语言模型知识图谱补全能力

KoPA 大语言模型知识图谱补全结构化推理知识前缀适配器 Github 开源项目

KoPA项目提出知识前缀适配器，通过结构化嵌入预训练捕捉知识图谱的结构信息，并将其转化为虚拟知识标记。这种方法提高了大语言模型在知识图谱补全任务中的结构感知推理能力，为知识图谱应用的性能优化提供了新思路。这一研究成果有望在知识图谱构建、信息检索和智能问答系统等领域得到广泛应用。

knowledge - 多平台内容聚合与知识图谱导航工具

GitHub ActionsGithubKnowledge开源项目搜索引擎知识图谱社交媒体内容提取

Knowledge是一个Web应用，自动从GitHub、HackerNews、Zotero和Twitter等平台提取用户互动内容。它集成了搜索引擎和知识图谱功能，便于浏览文档和自动提取的标签。应用通过Fly.io托管，支持每日内容更新和ChatGPT搜索结果重排。此工具提供个性化知识管理和探索功能，具有低成本和易部署的特点。

MaxKB - 开源知识库问答系统，兼容多种大语言模型

GithubMaxKB大语言模型开源开源项目智能问答知识库

MaxKB是一款基于LLM大语言模型的开源知识库问答系统，支持本地和公共大模型，提供开箱即用的智能问答体验。它具备文档自动爬取、向量化处理、灵活编排等功能，且可零编码嵌入第三方系统，提高用户满意度。适用于企业复杂业务场景，支持离线安装和快速部署。

speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络

该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法

GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估

LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法，可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异，仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning - 全面的知识图谱推理研究资源集合

AKGRGithub关系抽取开源项目数据集知识图谱推理静态知识图谱

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果，包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理，并提供详细分类和说明，方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果，为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。

Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案

GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理

Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集，在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明，Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分，超越了多个闭源模型。

goingmeta - 月度直播探索知识图谱与AI技术融合

GithubGoingMeta大语言模型开源项目本体知识图谱语义技术

GoingMeta是一个专注于知识图谱与人工智能融合的月度直播项目。内容涵盖语义搜索、本体推理、知识图谱构建以及大型语言模型与知识图谱的结合应用等多个主题。项目提供视频回放和示例代码等学习资源，致力于推动图谱技术在AI领域的创新发展。项目定期举办直播，探讨Cypher、SPARQL、RDF等图谱技术，以及它们在语义搜索、本体推理和知识图谱构建中的应用。同时关注大型语言模型与知识图谱的结合，为开发者提供实用的学习资源和代码示例。

LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力

GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练

LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术，使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码，包括环境配置、模型结构和评估方法，为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。

knowledge - 交互式知识管理与智能数据探索

ChatChromiumGithubKnowledge学习开源项目浏览器

Knowledge 是一个工具，可以保存、搜索、访问、探索和与各类网站、文档和文件互动。全新的 Chat 功能利用大型语言模型，使用户能够与项目和资源进行动态对话，深入探索和理解各种概念。内置的 Chromium 浏览器支持轻松汇总和提取网络内容，将浏览过程转化为知识收集。详细文档中提供了关于设置、快捷键和功能更新的更多信息。

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