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。
这也是该机构有史以来，对企业开出的最高罚单。
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30. 使用ChatGPT进行竞争对手分析:快速分析和总结竞争对手的信息，为企业提供市场竞争优势。
40. 使用聊天 GPT 创建辅助功能内容:生成多媒体文字记录、标题和替代文本，增强所有用户的辅助功能并提高整个组织的效率。