📈 金融应用: 在金融领域，模型通过多个金融考试，得分平均达到75.9分，涵盖A股、基金、ETF等15个业务矩阵，为用户提供全面精准、稳定可控的投资决策支持。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat，成功减轻了幻觉问题，并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
尽管存在这些缺点，Cody AI在将我的代码翻译成英语并构建测试方面帮助很大——使其成为我工具包中不可或缺的工具。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
通过利用海量文本数据和复杂的深度学习技术，ChatGPT 可以造句、回答问题、创建摘要，甚至与用户进行对话。它的多功能性和类人理解能力使其成为各种应用中的宝贵工具，从创意写作和教育到业务自动化和客户服务。