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ToG

将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架

知识图谱大语言模型深度推理ICLR 2024ToGGithub开源项目

ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架，通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱，显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源，提供了代码和详细说明，为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱，实现了更精确和可靠的推理过程。

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介绍相关项目
llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱
DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目
llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式，并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱，并通过对话查询与数据交互。
gpt-2 - GPT-2模型展现自然语言处理新境界
GPT-2GithubOpenAI开源项目机器学习自然语言处理语言模型
GPT-2是OpenAI开发的自然语言处理模型，展现了无监督学习在多任务处理中的卓越能力。项目开源了模型代码和预训练模型，便于研究人员探索其潜力。尽管性能出色，使用时仍需审慎评估其适用性，尤其是在安全关键领域。该项目也鼓励深入研究GPT-2的行为特征及其潜在影响。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力，发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码，并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法，便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架
GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型
HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库，为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块，支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具，可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。
Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力
AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型
该项目提出创新的多智能体辩论框架，激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程，有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示，此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力，为人工智能领域开辟新研究方向。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层，包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等，同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型，如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
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。
bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型
BGE-M3GithubHuggingface向量检索多语言开源项目文本嵌入模型自知识蒸馏
BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型，具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索，处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色，为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练，在多项基准测试中取得了优秀成绩。
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