1B模型将超越70B模型。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实，研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足，并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训，以及提供更实时的医学数据，有望提高模型的准确性。
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。
这个工具解决了我在使用AI辅助开发时面临的最大问题——在进行新请求时给现有应用程序源代码提供上下文。通过PR将输出交付的功能是一个不错的附加功能。我已经使用这个工具提交了一些PR。当然，在合并之前我不得不手动进行一些微小的调整，但它确实为我节省了半个多小时的时间。
3）观察人工智能消除和修复所选区域。