🚀 模型作者为@Dorialexander,下载地址及在线体验链接已公开。
对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记(如眼动追踪)的情况下实现脑电波到文本的翻译,但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
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。
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