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大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

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介绍相关项目

graph-adversarial-learning-literature - 图数据对抗攻防研究文献综述

Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法节点分类防御策略

Awesome_Matching_Pretraining_Transfering - 多模态模型、参数高效微调及视觉语言预训练研究进展汇总

Github参数高效微调图像文本匹配多模态模型大型模型开源项目视觉语言预训练

该项目汇总了多模态模型、参数高效微调、视觉语言预训练和图像-文本匹配领域的研究进展。内容涵盖大语言模型、视频多模态模型等多个方向，定期更新最新论文和资源。项目为相关领域的研究人员和开发者提供了系统的学习参考。

LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新

ChatGPTGithubLLM开源开源项目模型自然语言处理

展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。

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。

llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱

ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境

llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱，利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识，支持多种实体类型和关系，并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型，都能生成详细图谱并显示token使用情况。

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。

graph-fraud-detection-papers - 高级基于图神经网络的欺诈和异常检测方法

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此页面收集了使用图神经网络(GNN)和其他图分析技术进行欺诈和异常检测的科研资源和论文，涵盖最新的研究进展，如网络安全、伪造新闻检测和信用卡欺诈检测等领域。这些资源不仅包含学术论文，还提供项目代码链接，便于复现和深入研究。无论是学术研究者还是行业从业者，都能在这里找到有价值的参考资料和工具。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

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本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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