论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.00908.pdf
编译器将使模型（训练和推理）的速度至少提高80%。
图源:微博用户“纽太普同学”
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。
20. 使用 Chat GPT 进行筛选:通过将候选人资料与工作要求匹配来自动进行初步简历筛选，从而加快招聘流程。