在得到一系列离散代码之后，就可以像处理语言词向量一样，输入到预训练的大语言模型，最终生成翻译的文本内容。
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。
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。
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法，用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤（少于1，000步），就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法，该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调，避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题，这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。
46. 使用 Chat GPT 进行绩效评估:通过分析员工绩效数据并简化审核流程，自动生成绩效评估的初始草案。