2020年开始,当Hutchison开始第二次博士后研究时,她发现业内的科学家对于地震预测的态度更为开放了。
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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。
使用v0构建的任何内容都需要进行大量修改,否则最终看起来像是业余产品。我赞扬这个努力,但UI设计是复杂且动态的。我们还没有到AI能够始终产生一流UI设计的地步,但它为你的UI提供了一个起点。
在实验中,VCoder与开源的多模态LLMs(如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM)进行了比较,并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明,VCoder在对象识别任务中表现最佳,特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时,VCoder展现出更高的准确性,尤其是在场景中有许多实体时。