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。
声明:本文来自于微信公众号 AIGC开放社区（ID:AIGCOPEN），作者:AIGC开放社区，授权站长之家转载发布。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。
Johnson称:
模型下载地址:https://top.aibase.com/tool/handrefiner
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。
声明:本文来自于微信公众号 AIGC开放社区（ID:AIGCOPEN），作者:AIGC开放社区，授权站长之家转载发布。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。
Johnson称:
模型下载地址:https://top.aibase.com/tool/handrefiner