结语
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型，命名为WikiChat，通过优化和改进，成功解决了大模型的幻觉问题，并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，远远超过了GPT-4的66.1%。此外，WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。
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。
我知道我们已经聊过不少次《蛋仔派对》（下称蛋仔），但最近，我发现一件听上去很离谱的事:对不少年轻人来说，这款产品已经成了他们「赖以生存」的「精神乐园」。
12. 使用 Chat GPT 创建交互式常见问题解答:开发动态常见问题解答部分来响应用户特定的查询，增强用户体验并减少支持需求。