言語モデルにおけるプロンプトの発展を理解してください。
言語モデルでは、プロンプトは独自の文字列を生成することを可能にしています。プロンプトは、学習モデルにクエリを与える役割として提供されます。文字列を代表するパラメータがトレーニング時に学習されます。モデルは、トレーニングデータの内容を学び、文字列を予測し、任意の長さのテキストを生成するようになりました。最近では、学習プロセスを使用して、作成した文字列をさらに学習することで、さらに実用的なモデルを作成することが可能になりました。これは、応答によって文字列を改善し、精度を向上させるために使用されます。また、機械学習を使用して、文字列をクラス分類するものや、テキストを変更するものなどの独自のタイプのプロンプトも開発されています。ルートを変更したり、特定の文字列を反転するようなタスクを実行したり、テキストの編集を行う。これらの発展されたプロンプト作成技術は、テキストの変換や収集、編集など、様々なタスクを自動化するのに役立ちます。