DeWave训练流程
1. ChatGPT-4在儿科医疗病例诊断方面准确率仅为17%，比其在一般医疗病例中的39%更差。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
AI设计师Tatiana Tsiguleva提到，V6版本对提示词的理解更加精准，不再需要奇怪的短语或单词。此外，她补充说，Midjourney中的“--s”参数可以调整艺术风格，较低的值会产生更接近提示的结果，而较高的值则会增强艺术创造力。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。