开源模型的组合将击败最好的私有模型。
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。
起初，BCG是该系统的唯一市场供应商和客户。然而，在过去的几个月里，英特尔努力将该平台扩展到金融服务、航空航天、半导体、电信等行业，这些行业“需要高级别的安全性和专业领域知识”，据一位英特尔发言人称。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:近期，GPT-4V的开源替代方案在中国的顶尖学府清华、浙大等的推动下，出现了一系列性能优异的开源视觉模型。其中，LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种备受关注的开源视觉语言模型。
反馈分析:人工智能可以分析客户反馈，使企业能够根据消费者的实际需求完善产品和服务。