摩根大通发布了DocLLM,一款专为多模态文档理解设计的生成式语言模型,通过轻量级扩展LLM,避免昂贵的图像编码器,以提高文档分析效能。
然而,获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此,如果缺乏足够的平行数据,DeWave方法的性能可能会受到限制。
对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记(如眼动追踪)的情况下实现脑电波到文本的翻译,但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实,研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足,并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训,以及提供更实时的医学数据,有望提高模型的准确性。
尽管存在这些缺点,Copilot在生成简单重复模式和自动完成文档方面表现相当不错。