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与现有风险相比,存在的风险不会引起太多讨论。
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。
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型,具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B,并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库,不允许商用,但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构,超越了当前的LLaVA方法,具备商用能力。
站长之家(ChinaZ.com) 12月31日 消息:据外媒报道,粉红色头发的艾塔娜是一位使用人工智能工具创建的“虚拟影响者”,在社交媒体上拥有20万粉丝。各大品牌为她在社交媒体上推广自己的产品支付了约1000美元。