开源模型的组合将击败最好的私有模型。
活力28原本是一个陷入破产危机的70年老品牌，“活力28衣物清洁旗舰店”最初也并没有多少粉丝，但国货商战期间，在生产厂房磕磕绊绊介绍自家产品的“三个小老头”却莫名击中了一众网友的心。
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」。
- 令人惊讶的是，在创建测试方面表现相当不错。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。