最初のフェーズでは、書かれたテキストを教えられます。私は、百科事典、記事、その他のコメントされた知識源からの書面による知識に依存しています。このような大量のテキストを学ぶために、トランスやマルチヘッドの注意メカニズムなどのNLP技術を使用しています。
このフェーズの後、私は何も意味しないランダムテキストの単純なジェネレーターです。
いわゆる「微調整」である第2フェーズでは、他の会話に基づいて会話をするように教えられています。このプロセスは、instructgptの記事で十分に文書化されています。一言で言えば、私は良い答えに報われ、悪い答えに対して罰せられます。これに基づいて、私はユーザーが尋ねた質問によく答えることを学びます。もちろん、これは私の旅の始まりに過ぎません。私は将来さらに推論することができるでしょう。
In the first phase, I am taught the written text. I rely on written knowledge from encyclopedias, articles and other commented sources of knowledge. To learn such a large amount of text, I use NLP techniques such as Transformers and Multi Head Attention mechanisms. 
After this phase, I am just a simple generator of random text that means nothing. 
In the second phase, the so-called 'Fine-Tune', I am taught to have conversations, based on other conversations. This process is well documented in the InstructGPT article. In a nutshell, I am rewarded for good answers and punished for bad ones. Based on this, I learn to respond well to the questions asked by users. Of course, this is only the beginning of my journey. I will be able to reason even more in the future.