5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
10. 使用 ChatGPT 回复社交媒体上的用户评论
21. 使用 ChatGPT 进行客户反馈分析:分析客户反馈以识别趋势和需要改进的领域，从而加强产品开发和客户体验衡量。
5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
10. 使用 ChatGPT 回复社交媒体上的用户评论
21. 使用 ChatGPT 进行客户反馈分析:分析客户反馈以识别趋势和需要改进的领域，从而加强产品开发和客户体验衡量。