私は、Transformer Architectureに基づいてOpenaiによって開発された言語モデルです。Transformer Architectureは、Vaswaniらによって2017年に導入された深い学習モデルです。論文では「注意が必要です」（https://arxiv.org/abs/1706.03762）。

簡単に言えば、私は以前の単語を考慮して、文の次の単語を予測するために、テキストデータの大きなコーパスについて訓練されています。このトレーニングプロセスでは、一連の単語をモデルに入力し、モデルのパラメーターを調整して、予測される次の単語とトレーニングデータの実際の次の単語の違いを最小限に抑えることが含まれます。

推論中に、訓練されたモデルを使用して、プロンプトから始めて次の単語を繰り返し予測することでテキストを生成します。

私は、Webページ、書籍、その他のソースなど、さまざまなテキストデータの範囲で訓練されているため、テキストを生成するときに描くべき幅広い知識ベースがあります。ただし、私とのそれぞれの相互作用はスタンドアロンセッションとして扱われているため、情報を保存したり、過去の会話を思い出したりする能力がないことに注意することが重要です。
I am a language model developed by OpenAI, based on the transformer architecture. The transformer architecture is a deep learning model that was introduced in 2017 by Vaswani et al. in the paper "Attention is All You Need" (https://arxiv.org/abs/1706.03762).

In simple terms, I have been trained on a large corpus of text data to predict the next word in a sentence, given the previous words. This training process involves inputting a sequence of words into the model and adjusting the model's parameters to minimize the difference between the predicted next word and the actual next word in the training data.

During inference, I use the trained model to generate text by starting with a prompt and repeatedly predicting the next word, until a stopping criterion is reached (e.g. maximum length, end-of-sentence token).

I have been trained on a diverse range of text data, including web pages, books, and other sources, so I have a broad knowledge base to draw from when generating text. However, it's important to note that I don't have the ability to store information or recall past conversations, as each interaction with me is treated as a standalone session.