通过结合大模型和维基百科数据，研究人员成功地提高了聊天机器人的性能。WikiChat的成功表明，维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用，通过检索增强生成的方法，可以有效解决大模型的幻觉问题，提高模型的事实准确性和对话性能。
它确实生成了一些我可以使用的代码，但经常忽略了我的一些建议，或者删除了它之前添加的功能。它需要大量的辅助和细节注意，没有节省我太多的时间。
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。
9. 使用人工智能技术生成产品描述
46. 使用 Chat GPT 进行绩效评估:通过分析员工绩效数据并简化审核流程，自动生成绩效评估的初始草案。