每个AI工程师仍然需要强大的软件工程基础。将LLM应用程序交付给prod,就等同于软件工程。
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力,可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
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BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型,具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B,并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库,不允许商用,但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构,超越了当前的LLaVA方法,具备商用能力。
识别编码错误并提出修复建议,减少调试时间并提高代码质量。