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学生赚钱路子

发布时间:2024-07-08 11:57:38

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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。

🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果,无需使用大量标记数据

CogAgent还提供了可视化代理的能力,能够返回任何给定任务的计划、下一步行动和带有坐标的具体操作。它还增强了与图形用户界面相关的问题解答功能,可以处理与网页、PC应用程序、移动应用程序等任何图形用户界面截图相关的问题。另外,通过改进预培训和微调,CogAgent还增强了OCR相关任务的能力。这些功能的提升使得CogAgent在多个基准测试上实现了最先进的通用性能。

据悉,M2UGen采用了创新的方法,生成了大规模的多模态音乐指导数据集,用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型,以在各个领域生成对应的指导。