单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
1. ChatGPT-4在儿科医疗病例诊断方面准确率仅为17%，比其在一般医疗病例中的39%更差。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
在细化阶段，通过在UV空间中训练无光照扩散模型，解决粗糙纹理的光照阴影和纹理空洞问题，提升纹理贴图的视觉美感。这一框架的引入使得Paint3D在纹理生成方面表现出色，被评价为最好的纹理生成方法之一。
10. 使用 ChatGPT 回复社交媒体上的用户评论