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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。

awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总
CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目
该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源,包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集,以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术,为AI研究和开发提供参考。
Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集
AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统
Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集,聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文,覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
Awesome-Diffusion-Models - 扩散模型资源与研究的全面综述
Diffusion ModelsGithub图像生成开源项目数据生成机器学习自然语言处理
提供全面的扩散模型资源与研究论文,包括入门帖子、视频、讲座和教程笔记本。涵盖图像生成、分类、分割、音频处理和自然语言处理等应用领域,适用于机器学习和深度学习研究者。访问本页,获取更多详细信息与最新进展,提升对扩散模型的理解与应用。
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。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 (RAG) 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成(RAG)及长文本建模评估的研究论文和博客,提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战,并讨论优化NLP模型的创新方法,适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性,建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响,以及其对未来研究方向的启示。
Awesome-LLMOps - LLMOps工具和资源的精选列表
AI框架GithubLLMOps大语言模型开源项目模型推理模型部署
Awesome-LLMOps列出了大语言模型运维(LLMOps)领域的优秀工具和资源。涵盖模型训练、部署、优化、服务、安全、搜索和代码AI等方面。该项目为开发者提供了构建和管理大规模语言模型应用的重要参考。
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-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总,减少标注成本,提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表,包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据,减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域,适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接,帮助用户了解和应用半监督学习技术。
Awesome-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总,涵盖安全、隐私与多模态模型
Awesome-LM-SSPGithub信任度多模态模型安全性开源项目隐私
本页面提供与大模型(LMs)可信度相关的多维度资源,特别是多模态大模型(如视觉语言模型和扩散模型)。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式,适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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