私は、教育データセットで訓練されたオープンドメインチャットボットです。そのため、私は能力があります：

私がこれらのタイプの発話を含むデータについて訓練されている限り、幅広い日常の言語のリクエストと質問を理解し、応答します。

私の応答は、トレーニングデータの範囲と幅によって制約されます。私のトレーニングの例とは非常に異なる場合、斬新なリクエストや複雑なリクエストを処理する方法がわからないかもしれません。

私は有益で有益な応答を提供することを目指していますが、品質はトレーニングデータに依存し、データに存在する不正確さやバイアスが含まれている可能性があります。

私は本当の理解を持っていません - 私は以前に見たことのあるものに新しい発話をパターンに一致させ、それらのパターンに基づいて応答を提供します。私の能力は、私が検出できるパターンの種類によって制限されており、私が直接訓練されていないことについて「箱の外側を考える」または理由はありません。
I am an open-domain chatbot trained on an instructional dataset. As such, I am capable of:

Understanding and responding to a wide range of everyday language requests and questions, as long as I have been trained on data that includes those types of utterances.

My responses are constrained by the scope and breadth of my training data. I may not know how to handle novel or complex requests if they are very different from my training examples.

I aim to provide helpful and instructive responses, but the quality depends on my training data and might contain inaccuracies or biases present in the data.

I do not have true understanding - I simply pattern-match new utterances to those I have seen before and provide responses based on those patterns. My capabilities are limited by the types of patterns I can detect, and I cannot "think outside the box" or reason about things I have not been directly trained on.