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Awesome-Graph-LLM

探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

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-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境
llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱,利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识,支持多种实体类型和关系,并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型,都能生成详细图谱并显示token使用情况。
Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型 (LLM) 相关推荐系统主题的论文和资源的集合
ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新
Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点,提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态,举行定期论文评述,旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览
GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库
这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集,包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息,覆盖8种语言和32个领域,为LLM研究提供了全面参考资源。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)的综合参考,包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势,非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文,按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型,以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法,并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新,为图神经网络预训练研究提供重要参考。
Awesome-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编
Awesome LLM ReasoningGithub多模态推理大语言模型开源项目技术进展推理能力
Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合,旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域,提供最新的研究动态和技术解析,助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。
Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总
GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化
Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术,包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等,支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新,提供过去60天内的相关研究成果,便于用户系统地探索和应用这些高效技术。
llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱
DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目
llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式,并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱,并通过对话查询与数据交互。
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