Awesome-Language-Model-on-Graphs

图上大语言模型研究进展及资源汇总

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

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介绍相关项目

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。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

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。

awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述

Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态

Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理

本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展，包括指令调整、人类对齐和多模态

Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络

该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

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