1. Meta将于2024年第一季度发布LLaMA3。
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力，可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
论文地址:https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha.pdf
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」。
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。