reasoning-on-graphs

基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理

Reasoning on Graphs RoG 大型语言模型知识图谱解释性推理 Github 开源项目

利用大语言模型与知识图谱，提供优化的规划-检索-推理框架，实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程，并支持多种大语言模型的插拔式推理，使推理结果更具解释性和灵活性。

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。

nli-distilroberta-base - DistilRoBERTa自然语言推理跨编码器模型

GithubHuggingfaceSentenceTransformersdistilroberta-base开源项目模型自然语言推理跨编码器零样本分类

nli-distilroberta-base是一个基于DistilRoBERTa的自然语言推理模型。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练，能够判断句子对之间的矛盾、蕴含和中性关系。除了自然语言推理，它还支持零样本文本分类。模型可通过SentenceTransformers或Transformers库轻松集成，适用于多种自然语言处理应用。

GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化

GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知

GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力，发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码，并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法，便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。

rag-token-nq - RAG技术驱动的智能问答生成模型

GithubHuggingfaceRAGtransformer开源项目模型知识检索自然语言处理问答系统

RAG-token-nq是一个结合DPR和BART技术的智能问答模型，通过检索wiki_dpr数据集实现知识增强。模型包含问题编码器、检索器和生成器，能够针对事实性问题生成准确答案。基于uncased处理机制，该模型在知识密集型自然语言处理任务中表现优异。

Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库

GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫

ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程，适用于网站和本地文件，如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息，ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装，支持多种自定义配置，适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。

nli-MiniLM2-L6-H768 - 基于MiniLM2的自然语言推理跨编码器模型

CrossEncoderGithubHuggingfaceMiniLMv2SentenceTransformers开源项目模型自然语言推理零样本分类

nli-MiniLM2-L6-H768是一个基于SentenceTransformers框架的跨编码器模型，专门用于自然语言推理任务。该模型在SNLI和MultiNLI数据集上训练，可以对给定的句子对判断矛盾、蕴含和中性三种语义关系。除了传统的NLI任务，它还支持零样本分类，适用范围广泛。模型采用紧凑的MiniLM2结构，在保持准确性的同时提供了良好的性能。

CoT-Reasoning-Survey - 链式思维推理研究综述:最新进展与未来趋势

Chain of ThoughtGithub基准测试多模态推理开源项目推理能力语言模型

本项目全面综述了链式思维推理(Chain of Thought Reasoning)领域的研究现状,包括最新进展、前沿挑战和未来方向。内容涵盖CoT在数学推理、常识推理等领域的应用,以及相关基准测试集。同时分析了CoT的核心机制,如提示工程和多模态推理。对于研究人员和从业者而言,这是了解CoT最新动态的重要参考资源。

buffer-of-thought-llm - 思维缓冲技术提升大语言模型推理效能

Buffer of ThoughtsGithub大语言模型开源项目思维模板性能提升推理

Buffer of Thoughts (BoT)是一种创新的思维增强推理方法，通过元缓冲区存储思维模板并动态更新，显著提升了大语言模型的推理能力。在10项复杂推理任务中，BoT表现优异，如在Game of 24、Geometric Shapes和Checkmate-in-One等任务上分别提升11%、20%和51%。研究发现，结合BoT的Llama3-8B模型在性能上有望超越Llama3-70B模型。

langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架

AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目

LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架，提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案，可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构，有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

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Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

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