🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
通过GPT-4和DELL-3的结合，使用ChatGPT模拟庞贝古城火山爆发时的历史情景，并展示了多模态人工智能的强大功能。
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为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。