开源模型击败GPT-4，小模型更流行
如果真是这样的话，Agent的开发会重新蓬勃发展。可以自动化工作流程、与其他Agent交互并随着时间的推移变得更好的Agent。
对此，加州理工学院地球物理学家、美国地质调查局前高级科学家Tom Heaton就曾这样怀疑:我们根本无法预测地震。
2. 斯坦福研究人员利用维基百科数据训练大模型WikiChat，成功减轻了幻觉问题，并在事实准确性和对话性方面超过了其他模型。
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。