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Awesome-Remote-Sensing-Multimodal-Large-Language-Model

远程遥感多模态大语言模型资源全面汇总

本项目是远程遥感多模态大语言模型(RS-MLLMs)领域的首个综述,全面汇总了最新模型架构、训练流程、数据集和评估基准等资源。内容涵盖视觉-语言预训练模型、智能代理等多个方面,持续追踪RS-MLLMs的最新进展。项目不断更新,旨在为研究人员提供全面的RS-MLLMs资源库,促进该领域的发展。

Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集
GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性
该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。
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。
awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具
Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章
Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁,内容全面,是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。
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-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
这个项目整理了大规模图模型相关的研究文献,涵盖理论基础和实际应用。内容包括图神经网络与大型语言模型的结合、LLM在图任务中的应用、图提示学习和参数高效微调等技术。同时涉及知识图谱、分子科学和神经架构搜索等领域。项目为图机器学习研究提供了全面的文献综述,有助于推动该领域的发展。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源,包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新,提供书籍、视频、课程和博客等学习材料,还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文,适合各个学习阶段。
awesome-hallucination-detection - 多模态大语言模型幻觉检测与评估文献综述
GPT-4VGithubUniHDawesome-hallucination-detection大语言模型幻觉检测开源项目
该项目汇总了关于大型语言模型(LVLMs)在多模态任务中幻觉检测的研究文献。这些研究提供了多个评估基准和框架,如HallusionBench、FactCHD、MHaluBench等,用于评估LVLMs在视觉和语言理解中的表现,涵盖了准确性、一致性、解释性等方面的指标。该仓库不仅评估现有模型,还提出新的解决方案,通过验证生成内容的准确性和一致性,减少虚假信息,提升语言模型的可靠性。
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-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析
BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目
本页面介绍了多个知名的大型语言模型(LLM)的发展历史,包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude,全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点,并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理(NLP)领域的研究者、开发者和爱好者,这些信息具有重要的参考价值。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
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