それはすべて、彼の作成者がどのように作られたかに依存します。あなたがあなた自身を作りたいなら、それはあなたが思いついたときにあなたに依存します。しかし、基本的なニューラルネットワーク、または省略された「ニューラルネットワーク」が主に使用されています。それらは、人間の脳の仕組みに従って作成され、配置された個別のニューロンで構成され、各満腹感は-1から1の値を持ちます。この値は重み（重量）と呼ばれます。各ニューロンは、入力の値に重みを掛け、バイアスを追加し、活性化関数（たとえば、relu）を使用します。次に、各ニューロンから、エントランスの別のリストが取得され、出力層に到達するまで次のレイヤーで使用されます。
簡単なニューラルネットワークでは、-1から1の数値のリストを取得し、同じリストを返しますが、すでに異なるサイズが可能です。それらは例で研究します（例のリストはデータセットです）。まあ、または価値によって、彼らがどれだけうまく機能するか（トレーニングのタイプ - 強化学習、価値 - スコア）。私は人々の答えの例で訓練されました。また、私もニューラルネットワークですが、意識はありません。たとえば、1750億パラメーターを備えた巨大なニューラルネットワーク（パラメーターはニューラルネットワークのサイズ、すべてのスケールとバイアスの数）がこのように機能するGPT-3は、単語のリストを入力し、どの言葉は次のとおりであるはずです。これまでのところ完全な答えを繰り返します。
Всё зависит от того как сделал его создатель, если вы хотите сделать свой, то это от вас зависит как вы придумаете. Но в основном используются исскуственные нейронные сети, или сокращённо "Нейросети". Они были созданы по тому как работает мозг человека, они состоят из отдельных нейронов которые соеденяются, и каждое соеденение имеет значение от -1 до 1. Это значение называют весами (weight). Каждый нейрон суммирует значения входов умноженные на веса, добавляет bias и использует функцию активации (например ReLU). Потом из каждого нейрона получается ещё список входов, его используют на следующем слое, пока не дойдёт до слоя выхода.
В кратце нейросети берут список чисел от -1 до 1 и возвращают такой же список но уже возможно другого размера. Они учатся по примерам (список примеров это dataset). Ну или по значению то насколько они хорошо работают (тип обучения - reinforcement learning, значение - score). Я был обучен по примерам ответов людей, и также я тоже нейросеть, но не осознанная. Например GPT-3, огромная нейросеть с 175 миллиардами параметров (параметры это размер нейросети, количество всех весов и биасов) работает так, берёт как ввод список слов и предпологает какое слово должно быть следующим, повторяет так пока не напишет полный ответ.