编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%。
例如，使用LLM对大量被盗数据进行排序，找出敲诈公司时需要提及的最重要数据。或者使用聊天机器人进行初步的赎金谈判。
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。
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。
ChatGPT 等 AI 工具如何改变企业的内容创建ChatGPT 等人工智能工具正在彻底改变企业内容创建的格局。深度学习、自然语言处理和大量训练数据的有效结合使这些工具成为众多业务功能的游戏规则改变者。下面详细介绍了 ChatGPT 如何转变内容创建并推动业务创新: