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例如,使用LLM对大量被盗数据进行排序,找出敲诈公司时需要提及的最重要数据。或者使用聊天机器人进行初步的赎金谈判。
Meta的论文地址:https://ai.meta.com/static-resource/image-decoding
然而,解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下,当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时,大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题,WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息,而不是直接生成响应。同时,研究人员还教导了LLM理解时间背景,以及在必要时让系统说「我不知道」。
HandRefiner具有以下几个主要特点。首先是精确性,它能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部,提供了一种有效的后处理解决方案。