📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
获得原始大脑数据后，研究人员就可以用大语言模型等对其进行解码，提取重要的视觉、文本信息。所以，获取大脑活动数据是翻译、重构人类想法、思维画面的关键基础。
3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
我认为升级到GPT-4可能会有所帮助，虽然它确实提供了略微改进的结果，但仍然无法创建一个完全功能的应用程序。因此，虽然GPT-engineer显示出一些希望，但可以说它还不能完全处理严肃的编码任务。
通过利用海量文本数据和复杂的深度学习技术，ChatGPT 可以造句、回答问题、创建摘要，甚至与用户进行对话。它的多功能性和类人理解能力使其成为各种应用中的宝贵工具，从创意写作和教育到业务自动化和客户服务。