5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年,我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
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。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明,基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份,而提出的技术在保持高身份保真度的同时,没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明,所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
项目体验网址:https://top.aibase.com/tool/personalized-restoration-via-dual-pivot-tuning
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。