开源模型击败GPT-4，小模型更流行
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型，如BART。
但这些预警系统有局限性，存在误报和漏报的情况。
🔍 使用专有的大型语言模型生成合成数据，取得了优异的性能并创造了新的记录
通过生成针对特定编程语言和项目要求定制的代码片段或完整功能来加速开发。这既可以提高效率，又可以降低企业成本。
开源模型击败GPT-4，小模型更流行
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型，如BART。
但这些预警系统有局限性，存在误报和漏报的情况。
🔍 使用专有的大型语言模型生成合成数据，取得了优异的性能并创造了新的记录
通过生成针对特定编程语言和项目要求定制的代码片段或完整功能来加速开发。这既可以提高效率，又可以降低企业成本。