单一大型语言模型的局限性变得更加明显,导致转向更小、更专业化的模型。
为了解决这个问题,HandRefiner提出了一种条件修补方法,可以在不改变图片其他部分的情况下,修正那些形状不正常的手部图像。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面,LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%,在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时,能够全面而有逻辑地生成回答,并且可以以JSON格式输出。
5.使用ChatGPT编写代码
10. 使用 ChatGPT 回复社交媒体上的用户评论