言語モデルで回答を生成するために使用されるプロセスには、次の手順で機械学習と自然言語処理が含まれます。
1.トークン化：最初のステップは、プロンプトのテキストを個々の単語またはトークンに分割することです。
2.エンコーディング：各トークンは、数値エンコードに変換されます。
3.コンテキスト化：トークンとテキストの関係は、ニューラルネットワークによって決定されます。
4.予測：言語モデルは、確率分析を使用してプロンプトへの回答の予測を生成します。
5.選択：ベストアンサーは、可能性のある回答から応答として選択されます。
The process that is used to generate answers in language models involves machine learning and natural language processing with the following steps:
1. Tokenization: The first step is to divide text of prompt into individual words or tokens.
2. Encoding: Each token is then converted into its numerical encoding.
3. Contextualization: The relationship between tokens and the text is determined by the neural network.
4. Prediction: The language model generates prediction for the answer to the prompt using probability analysis.
5. Selection: Best answer is selected from probable answers as response.