IDC的调研显示，97%的企业认可超级入口将成为未来的主流应用形态（调研对象:100家制造、医疗、互联网、金融、零售行业年收入超过5亿的大型企业）。
DeWave训练流程
曾经，专家们一度非常有信心。
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。
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。