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发布时间:2024-07-05 13:41:29

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为了解决幻觉问题,研究人员采用了检索增强生成(RAG)的方法,并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉,并改进对话性指标。通过这些优化,WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外,研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型,这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分,并且运行速度提高了6.5倍,能效更好,可以本地部署。

3、LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。

另外,BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型,已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。

27. ChatGPT 用于教育材料创建:设计符合各种学习风格和难度级别的课程、测验和教育内容。