3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
「从物理学的角度来看，这是一个混沌系统。这一切的背后有重要的证据表明地球的行为是有序的和确定性的。但如果不充分了解地下发生的事情，就不可能凭直觉理解这种秩序。」
该产品还引入了光随书动技术，利用摄像头的追踪技术让光源自动聚焦在书本上。此外，台灯还具备AI离座感应和自动延时关灯功能，方便节能和使用。
Pile的界面设计非常整洁美观，让用户能够专注于写作。你可以按照自己的喜好选择字体、主题和布局等个性化设置。同时，Pile也注重用户的隐私和数据安全，保证用户的日记内容不会被泄露。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。