在2024年，我们将看到具有高分辨率和长期连贯性的视频生成。这将需要更多的“思考” ，即系统2的推理和长远规划。
研究发现，ChatGPT在辨识疾病之间的已知关系方面表现不佳，例如在一个病例中未能将自闭症与坏血病（维生素C缺乏）联系起来。研究者建议通过专门选择性的培训，使ChatGPT能够更好地利用准确和可信的医学文献，而非依赖互联网上可能包含不准确信息和误导的内容。他们还提出，通过提供更实时的医学数据，模型可以进行“调谐”以提高其准确性。
论文网址：https://arxiv.org/abs/2312.17234
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。
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