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 2024 ToG Github 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

ontogpt - 基于大语言模型的结构化信息提取Python包

GithubOntoGPTPython包信息提取大语言模型开源项目本体论

OntoGPT是一款Python包，通过大语言模型、指令提示和本体定位从文本中提取结构化信息。OntoGPT支持命令行和基本的网络应用接口，并可以与多种API（如OpenAI）进行交互。该工具适用于多种环境，只需设置相关API密钥即可使用多种模型进行信息提取。详细信息请参阅完整文档，提供高效的信息处理解决方案。

Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南

Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理

该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。

cognee - 旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果的开源框架

GithubLLMscognee向量检索图数据库开源项目自然语言处理

cognee是一个先进的开源框架，旨在通过图形、LLMs和向量检索功能，为AI工程师提供精确的输出结果。该工具支持自我改进，兼容多种本地配置和存储方案，从而助力AI项目的高效实施和灵活扩展。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

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。

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。

text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具

GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化

Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型，提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载，具备自定义提示生成和微调功能，兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。

tree-of-thought-puzzle-solver - 基于Tree-of-Thought框架的Sudoku解题器

GPT-3.5-turboGithubLLMOpenAISudokuTree-of-Thought开源项目

该项目展示了一种树形思维（Tree-of-Thought, ToT）框架的Sudoku解题器，旨在提升大型语言模型（LLMs）的复杂问题解决能力。ToT技术模仿人类通过探索和回溯的思维过程，具有动态调整和回溯的能力。项目实现包含多个模块，如prompter agent、checker module、memory module和ToT controller，并与LLM进行多轮对话，以实现智能求解。如需详细了解，请访问预印本。

VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力

GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解

VideoGPT+是一个创新的视频对话模型，通过集成图像和视频编码器，实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征，大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准，为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。

GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索

GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

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