📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中,DocLLM在多种文档智能任务中表现优越,对未见数据集具有强大泛化能力。
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型,如BART。
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。
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20. 使用 Chat GPT 进行筛选:通过将候选人资料与工作要求匹配来自动进行初步简历筛选,从而加快招聘流程。