📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中,DocLLM在多种文档智能任务中表现优越,对未见数据集具有强大泛化能力。
💼 AI人才缺口问题突出,预测2026年80%企业难以找到熟练AI专业人员。
开源LLM和服务的激增——其中一些是为了不设置安全护栏来防止恶意使用而建立的——意味着这个领域仍然是一个未知数。
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。
除了可以从文字生成音乐外,它还支持图像、视频和音频生成音乐,并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解,ViT进行图像理解,ViViT进行视频理解,并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型(音乐解码器)。用户可以轻松移除或替换特定乐器,调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。