Alternatives and similar repositories for EcommerceLLM

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  LLM+RAG for QA
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  大模型文本分类
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  使用 Qwen2ForSequenceClassification 简单实现文本分类任务。
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• yuanzhoulvpi2017 / SentenceEmbedding
  ☆109Updated 10 months ago
• rainstorm12 / KG-RAG
  简单实现了一下基于知识图谱和文本文档联合做检索增强(RAG)大模型的实现，这里采用的数据分别是管廊维护领域的文本文档和专家知识图谱
  ☆21Updated 11 months ago
• heyblackC / BetterMixture-Top1-Solution
  天池算法比赛《BetterMixture - 大模型数据混合挑战赛》的第一名top1解决方案
  ☆30Updated 10 months ago
• qingquanlingyu / KGQA
  基于知识图谱的智能问答系统，包含意图识别与类知识库送入LLM方法
  ☆50Updated last year
• shuyhere / all-about-llm
  大语言模型训练和服务调研
  ☆37Updated last year
• THUDM / AutoRE
  ☆71Updated 8 months ago
• cjymz886 / LLM-NER
  LLM for NER
  ☆71Updated 9 months ago
• t6am3 / law_glm_baseline
  ☆16Updated 10 months ago
• dawoshi / Tianchi-LLM-QA
  阿里天池: 2023全球智能汽车AI挑战赛——赛道一：AI大模型检索问答 baseline 80+
  ☆103Updated last year
• ArtificialZeng / llama3_explained
  the newest version of llama3，source code explained line by line using Chinese
  ☆22Updated last year
• yanqiangmiffy / KDD2024-WhoIsWho-Top3
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  ☆16Updated 11 months ago
• cwxndl / LLM
  大语言模型应用：RAG、NL2SQL、聊天机器人、预训练、MOE混合专家模型、微调训练、强化学习、天池数据竞赛
  ☆61Updated 3 months ago
• 5663015 / LLMs_train
  一套代码指令微调大模型
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• km1994 / nlp_paper_study_game
  该仓库主要记录 NLP 算法工程师相关的 竞赛笔记
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  基于ChatGLM2-6B进行微调，包括全参数、参数有效性、量化感知训练等，可实现指令微调、多轮对话微调等。
  ☆25Updated last year
• zejunwang1 / chatglm_tuning
  基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的 ChatGLM-6B 高效参数微调
  ☆55Updated 2 years ago
• yongzhuo / Qwen-SFT
  阿里通义千问(Qwen-7B-Chat/Qwen-7B), 微调/LORA/推理
  ☆98Updated last year
• taishan1994 / ChatGLM-LoRA-Tuning
  使用LoRA对ChatGLM进行微调。
  ☆49Updated last year
• chaoql / rag-best-practices
  大模型检索增强生成技术最佳实践。
  ☆73Updated 8 months ago
• china-ai-law-challenge / CAIL2024
  ☆29Updated 5 months ago
• Dai-shen / LAiW
  LAiW: A Chinese Legal Large Language Models Benchmark
  ☆79Updated 10 months ago
• ZBayes / poc_project
  通用简单工具项目
  ☆16Updated 7 months ago
• percent4 / llm_math_solver
  本项目用于大模型数学解题能力方面的数据集合成，模型训练及评测，相关文章记录。
  ☆86Updated 8 months ago
• percent4 / llm_open_triplet_extraction
  本项目使用大语言模型（LLM）进行开放领域三元组抽取。
  ☆26Updated last year