对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记（如眼动追踪）的情况下实现脑电波到文本的翻译，但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
Beroza、Mousavi和英国地质调查局的研究员Margarita Segou通过机器学习识别地震数据，发现了可能比人类所知多10倍的地震，从而创建了更大的地震数据库。
通过结合大模型和维基百科数据，研究人员成功地提高了聊天机器人的性能。WikiChat的成功表明，维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用，通过检索增强生成的方法，可以有效解决大模型的幻觉问题，提高模型的事实准确性和对话性能。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
评估 ChatGPT 对您业务的最佳用途为了最大限度地发挥 ChatGPT 为您的业务带来的优势，根据关键因素评估其潜在应用程序非常重要。每个因素的评级范围为1到5，其中1不太重要，5则最重要。