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RAG仍将是一大焦点（我们还没有解决它）。
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。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明，基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份，而提出的技术在保持高身份保真度的同时，没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明，所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。