3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。
用户只需简单地按照三个步骤操作:
6.使用ChatGPT调试代码
10. 使用 ChatGPT 回复社交媒体上的用户评论
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。
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