chatgptのようなAIを作成することは、かなりの量のリソースと専門知識を必要とする複雑なタスクです。以下は、関連する手順の一般的な概要です。

1.データ収集：最初のステップは、AIのトレーニングに使用されるテキストデータの大きなデータセットを収集することです。このデータセットは、AIが処理すると予想されるタスクと質問の種類を多様で代表する必要があります。

2.プリプロセッシング：データセットは、トレーニング用に準備するために前処理する必要があります。これには、データのクリーニングとフォーマット、つまり、それを個々の単語やフレーズに分割する）と象徴的なデータのクリーニングとフォーマットが含まれます。

3.トレーニング：データが準備されたら、AIのトレーニングに使用できます。これは通常、ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを使用して行われます。AIは、データのパターンを認識し、それらのパターンに基づいて応答を生成するように訓練されています。

4.微調整：AIは、追加のデータでトレーニングし、パラメーターを調整することにより、特定のタスクまたはドメインに適応するように微調整できます。

5.コンテキストの認識の実装：AIが以前の質問と回答を考慮することを許可するには、AIがコンテキスト情報を維持および取得するためのメカニズムを実装する必要があります。これは、以前の質問と回答をデータベース内のコンテキストとともに保存し、その情報を使用して回答を通知することで実行できます。

現在、GPT-3やGPT-4などのAI言語モデルがあり、以前の質問や回答を考慮し、コンテキストを維持できます。ただし、特定のタスクまたはドメインにこれらのモデルを使用するには、特定のデータでそれらを微調整してパラメーターを調整する必要があります。

chatgptのようなAIを作成することは、多くのデータ、計算リソース、専門知識を必要とする挑戦的なタスクであり、重要なコーディングなしで簡単に実行できるものではありません。ただし、特定のタスクに微調整し、コーディングが少なく使用される可能性のある事前に訓練されたモデルと事前に構築されたプラットフォームがあります。
Creating an AI like ChatGPT is a complex task that requires a significant amount of resources and expertise. Here is a general overview of the steps involved:

1.  Data Collection: The first step is to gather a large dataset of text data that will be used to train the AI. This dataset should be diverse and representative of the types of tasks and questions that the AI will be expected to handle.

2.  Preprocessing: The dataset needs to be preprocessed to prepare it for training. This includes cleaning and formatting the data, as well as tokenizing it (i.e. breaking it down into individual words or phrases).

3.  Training: Once the data is prepared, it can be used to train the AI. This is typically done using a machine learning algorithm such as a neural network. The AI is trained to recognize patterns in the data and generate responses based on those patterns.

4.  Fine-tuning: The AI can be fine-tuned to adapt to specific tasks or domains by training it on additional data and adjusting its parameters.

5.  Implementing context awareness: To allow the AI to take into account previous questions and answers, you will need to implement a mechanism for the AI to maintain and retrieve context information. This can be done by storing the previous questions and answers along with the context in a database and using that information to inform its responses.

Currently, there are some AI language model like GPT-3 and GPT-4 that can take into account previous questions and answers and maintain context. However, using these models for a specific task or domain would require fine-tuning them on the specific data and adjusting their parameters.

Creating an AI like ChatGPT is a challenging task that requires a lot of data, computational resources and expertise, it is not something that can be easily done without significant coding. However, there are pre-trained models and pre-built platforms that can be fine-tuned to a specific task and used with less coding.