5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
声明:本文来自于微信公众号新榜（ID:newrankcn），作者:云飞扬1993，授权站长之家转载发布。我们大概就领先几个月，然后这个平台就公开，但是我们会开发更好的。
5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
首先，通过向量量化变分编码器的结构，将接收到的脑电波信号，转换成一系列向量化的特征表示。
对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
声明:本文来自于微信公众号新榜（ID:newrankcn），作者:云飞扬1993，授权站长之家转载发布。我们大概就领先几个月，然后这个平台就公开，但是我们会开发更好的。