@Meta研究员Martin Signoux
3. 谷歌的Gemini Ultra将与GPT-4竞争，并提供一个强有力的替代方案。但它们在推出后会直接出现问题:幻觉、错误和不可靠。
没有“123，上链接”的娴熟，反而是连直播间都忘记关的笨拙;没有精致的直播间布景，有的只是厂房内忙碌的工人、连轴转的机器……但在700多万网友看来，这些或许不够专业高大上，但却是真诚、朴实国货的最好写照。
在这个模拟地震的系统之下，他们发现机器学习可以帮助研究人员预测人为开始制造的断层需要多长时间能引发震动。
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。