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中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有

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-related-Papers-Comprehensive-Topics - 综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录
AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目
本项目收集了大量与大型语言模型(LLM)相关的顶级论文和项目,涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅,迅速获取相关论文和项目链接,轻松了解LLM领域的最新研究动态,帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。
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-llm-security - 发现LLM安全工具和资源,了解大语言模型的安全挑战
Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目
收集了与LLM安全相关的顶级工具、文档和项目,包括白盒攻击、黑盒攻击、后门攻击和防御策略的研究论文,以及安全测试和保障工具。提供丰富资源,助力深入了解和应对大语言模型的安全问题,为研究人员和开发者提供实用指导。
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-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
Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩
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。
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-llm-json - 大语言模型生成结构化数据的资源
GithubJSONLLMPydanticfunction callingstructured outputs开源项目
本资源列表提供了丰富的资源,用于使用大语言模型(LLMs)生成JSON或其他结构化输出。内容包括术语解释、托管模型、本地模型、Python库、博客文章、视频和Jupyter笔记本,介绍了函数调用(Function Calling)、指导生成(Guided Generation)和工具使用等多种技术和工具,探索高效生成和处理结构化数据的方法。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势,包括文本、视觉(图像和视频)、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法,如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例,如OpenFlamingo和MiniGPT-4,以及评估方法,如MultiInstruct和POPE,提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
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。
Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究
GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估
本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估,以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章,为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。
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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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