5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
3. “大语言模型”和“LLM”等术语将变得不那么常见，描述模型的术语将变得越来越多维。
该编码器具有多项功能。首先，它能够增强视觉感知能力，通过提供额外的视觉编码器，使MLLM能够更好地理解和分析图像内容。其次，VCoder能够处理特殊类型的图像，例如分割图和深度图。分割图能够帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。最后，VCoder改善了对象感知任务的表现。通过提供额外的感知模态输入，如分割图或深度图，它显著提高了MLLM的对象感知能力，包括更准确地识别和计数图像中的对象。
3、LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。
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。