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awesome-azure-openai-llm

揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能

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-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据
Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文,涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章,为研究人员提供全面的参考资源,助力快速了解该领域的最新进展。
llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型
GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理
llm.js是一个JavaScript库,实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型,利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理,可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能,方便开发者将AI能力整合到Web应用中。
cf-openai-azure-proxy - Cloudflare Worker代理实现Azure OpenAI服务无缝接入
Azure OpenAI ServiceCloudflare WorkerGithubOpenAI代理客户端开源项目部署
cf-openai-azure-proxy项目通过Cloudflare Worker为OpenAI客户端提供Azure OpenAI Service的接入能力。支持GPT-3、GPT-4和DALL-E-3模型,实现打印机模式响应,可选Docker部署。无需服务器和域名,每日免费10万次请求。用户只需在Cloudflare Worker中部署代码并配置即可使用,为Azure OpenAI服务用户提供便捷接入方案。
Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源
Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型
该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南
AI安全GithubMLSecOps开源工具开源项目攻击向量机器学习
该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。
Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理
该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文,聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面,按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源,为研究者和实践者提供全面参考。
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。
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