🚀 采用创新方法生成大规模音乐指导数据集，展示出色的音乐生成和编辑能力。
例如，使用LLM对大量被盗数据进行排序，找出敲诈公司时需要提及的最重要数据。或者使用聊天机器人进行初步的赎金谈判。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
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。
13. 使用 Chat GPT 创建培训指南:定制培训材料以适应不同的角色和学习进度，确保有效的入职和持续学习，同时提高效率和客户体验。