首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型，命名为WikiChat，通过优化和改进，成功解决了大模型的幻觉问题，并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，远远超过了GPT-4的66.1%。此外，WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。
通过结合大模型和维基百科数据，研究人员成功地提高了聊天机器人的性能。WikiChat的成功表明，维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用，通过检索增强生成的方法，可以有效解决大模型的幻觉问题，提高模型的事实准确性和对话性能。
作为这个项目的创建者，我的评估可能有点偏颇。虽然它并不完美并且总有改进的空间，但我坚信 ScriptGPT 可以成为开发人员工具包的宝贵补充。尝试一下，看看它如何提高生产力!Github 存储库:ScriptGPT
34. 使用 Chat GPT 进行 AI 驱动的预测:使用历史数据生成各个业务方面（例如销售、市场需求等）的预测和趋势。