🚀 技术规格: HithinkGPT提供7B、13B、30B、70B和130B五种版本选择，最大允许32k文本输入，支持API接口调用、网页嵌入、共建等能力。
多模态模型将更多地用于文档处理（但首先需要降低成本/延迟）。
在地震预测上能做到的最好的事，就是了解特定地区地震发生的频率。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
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。