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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。

OpenSPG - 语义增强的企业级知识图谱解决方案
AI工具OpenKG大模型知识图谱蚂蚁集团语义增强
由蚂蚁集团与OpenKG联手推出,语义增强可编程知识图谱提供了创新的知识图谱解决方案,整合大模型,支持跨图谱融合与深度语义关联,有效连接数据孤岛。此平台不仅提升了信息处理效率,还服务于宏观经济、行业现象及公司事件的多维分析,支持产业链风险预警与风险评级,增强其在多种应用场景下的适应能力。
GODEL-v1_1-large-seq2seq - 提升对话任务表现的大规模预训练模型
GODELGithubHuggingfaceTransformer模型多轮对话对话生成开源项目模型预训练模型
GODEL是为目标导向对话设计的预训练模型,使用基于Transformer的编码器-解码器架构,能从外部文本中生成响应。该模型在需要外部信息支持的对话任务中表现出色。v1.1版本在551M条Reddit多轮对话及5M条指令和知识对话上训练,能通过少量特定对话高效微调,适合需要情感共鸣或基于知识生成安全响应的情境。
searchGPT - 基于大型语言模型(LLM)的开源搜索引擎,支持网络和文件内容实时搜索
GithubsearchGPT大型语言模型开源项目文件内容搜索问答系统
searchGPT是一款基于大型语言模型(LLM)技术的开源搜索引擎,提供自然语言回答功能。支持实时网络和文件内容搜索,集成OpenAI与GooseAI等LLM技术。简洁直观的界面提升用户体验。了解更多项目架构、未来发展及安装和运行指南,欢迎开发者贡献代码,特别是前端开发者。探索searchGPT的自然语言处理和搜索引擎创新优势。
kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT,是一个专注于韩语的生成预训练模型,广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集,具备卓越的文本生成能力。然而,使用期间可能生成不恰当内容,主要用于学术研究与技术开发,用户在使用时需严格遵守其许可协议。
MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口
GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型
MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目,整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习,能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。
Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架
GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理
Quest是一个创新的长文本LLM推理框架,通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术,显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围,并利用Query向量评估页面重要性,仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明,Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍,推理延迟降低2.23倍,同时在长依赖任务中保持高精度。
fromage - 支持多模态输入输出的语言模型
FROMAGeGithub图像检索多模态开源项目模型预训练
该页面介绍了FROMAGe项目,为其多模态输入输出任务提供代码和模型权重。包含详细的设置指南、预训练检查点、图像检索预计算嵌入、推理和训练示例以及评估脚本。研究人员可使用这些资源在视觉故事讲述和对话生成等任务中实现突破。欢迎访问项目主页和在线演示参与讨论。
GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用
GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目
这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用,提供详尽的教程和资源,帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者,这里是探索自然语言处理的理想平台。
GoLLIE - 适用于信息抽取的先进大规模语言模型
GithubGoLLIEHiTZ信息抽取开源项目语言模型零样本
GoLLIE是一种遵循注释指南进行信息抽取的大规模语言模型,在零样本信息抽取方面优于以往方法。它允许用户根据即时定义的注释模式进行推断,不仅依赖已编码知识。GoLLIE的代码和模型公开发布,适用于各种任务,并提供了开箱即用的实例笔记本和定制任务支持。
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