ToG

结合知识图谱的大语言模型深度推理框架

ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架，旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能，有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱，为相关研究提供了实验平台。

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介绍相关项目

DB-GPT-Hub - 通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析

DB-GPT-HubGithubLLMsText-to-SQL开源项目性能调优数据集

DB-GPT-Hub是一个开源实验项目，通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析。该项目包括全流程处理从数据集成到模型优化，截至2023年10月，已对大型开源模型进行优化，显著提升SQL查询的执行准确率。

generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术

GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节

该生成式问答模型基于transformers库，提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息，帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。

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。

KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架

GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强

该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能，包含ZhiXi、OneKE等知名模型，并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化，适用于信息提取和知识增强，简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得，整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块，提升知识推理与交互能力。

symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架

GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号

SymbolicAI是一个创新框架，融合大语言模型与任务特定提示，通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成，支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具，简化了基于LLM应用的开发和管理过程。

openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展

GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练

OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型，采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异，为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构，在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制，OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。

LangGPT - 面向大语言模型的结构化提示词设计框架

AIGPTGithubLangGPT开源项目提示词结构化

LangGPT是一个为大语言模型设计的结构化提示词框架，将提示词创作转变为类似面向对象编程的过程。它通过模板、变量和命令，使高质量提示词的创建变得直观高效。LangGPT提供系统化、可适应的方法，帮助用户快速掌握提示词工程技巧，实现大规模生产高质量提示词。这一框架旨在让更多人能够轻松创建出色的提示词，从而更好地发挥大语言模型的潜力。

Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展

Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型

Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题，如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力，推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新，反映领域最新进展，为研究人员和开发者提供重要参考资料。

AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力

AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考

AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理，并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。

H2O - 提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术

GithubH2OKV缓存大语言模型开源项目推理效率注意力机制

H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法，通过识别对注意力分数贡献最大的少数token，显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略，在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上，H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟，为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。

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