摩根大通发布了DocLLM,一款专为多模态文档理解设计的生成式语言模型,通过轻量级扩展LLM,避免昂贵的图像编码器,以提高文档分析效能。
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。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题,还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等,展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下,LLaVA具有更高的成本效益,训练只需要8个A100即可在1天内完成。
34. 使用 Chat GPT 进行 AI 驱动的预测:使用历史数据生成各个业务方面(例如销售、市场需求等)的预测和趋势。