3)端到端微调,解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型,实现EEG到文本的生成。需要注意的是,对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练,可以直接从第二阶段开始。
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。
研究发现,ChatGPT在辨识疾病之间的已知关系方面表现不佳,例如在一个病例中未能将自闭症与坏血病(维生素C缺乏)联系起来。研究者建议通过专门选择性的培训,使ChatGPT能够更好地利用准确和可信的医学文献,而非依赖互联网上可能包含不准确信息和误导的内容。他们还提出,通过提供更实时的医学数据,模型可以进行“调谐”以提高其准确性。
2️⃣ GPT-engineer 🧪
另外,BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型,已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。