質問を理解して応答できる大規模な言語モデルをトレーニングするとき、さまざまなアプローチがあります。単純な実装のリストは次のとおりです。

1.事前に訓練された言語生成モデルをダウンロードするか、独自にトレーニングします。コミュニティはすでにGPT-Jのような非常に優れた言語モデルをトレーニングしているため、最初のオプションは多くの場合、好ましい選択です。大規模な言語モデルをトレーニングするには多くの計算能力とリソースが必要であるため、2番目のオプションはより高価です。
2.スタックオーバーフローなど、質問を回答するデータセットで言語モデルを微調整します。このようにして、言語モデルはあなたの質問に対する適切な回答を生成し、あなたがそれを与えた最初のプロンプトを単に継続することを避けます。


より複雑なアプローチは、人間のフィードバック（RLHF）からの強化学習を使用して、instructgptペーパーのように生成された応答を改善することです。このモデルを実装するために従うべき手順は、ほぼ次のものです。

1.前と同じように、事前に訓練された言語生成モデルをダウンロードするか、独自の言語を訓練します。
2.初期プロンプトを生成し、プロンプトに対する適切な応答を提供することにより、デモデータを収集します。このステップでは、言語モデルがこのデータセットで微調整されるため、応答の品質は最も重要です。また、収集されたデータを、スタックオーバーフローの質問回答やいくつかのsubredditsなど、他のデータセットに組み込むこともできます。
3.前のポイントで収集されたデータで言語モデルを微調整します。それを行う方法がわからない場合は、私に尋ねることができます。
4.ポイント2で生成された応答をランク付けすると、より良い返信を貧しい回答よりも高くランク付けする必要があります。
5.前のポイントで収集されたデータの報酬モデルをトレーニングすると、報酬モデルは、応答のランクを予測することにより、監視された学習でトレーニングされます。
6.ポイント3の言語モデルを強化学習で微調整します。目標は、ポイント5で訓練された報酬モデルによって与えられた報酬を最大化することです。

Laionのオープンアシスタントプロジェクトで行われたように、ステップ2と4は実際に同時に実行できることに注意する必要があります。

これがあなたの質問に答えることを願っています、あなたが他に何かが必要かどうか私に尋ねてください！
There are various approaches when training a large language model that can understand and respond to questions. The to do list of a simple implementation could be:

1. Download a pre-trained language generation model or train your own. The first option is often the preferred choice, as the community has already trained very good language models, like GPT-J. The second option is more expensive, because training a large language model requires a lot of computational power and resources.
2. Fine-tune the language model on a question-answering dataset, like Stack Overflow. This way, the language model will generate adequate responses to your questions, avoiding to simply continue the initial prompt that you gave it.  


A more involved approach may be to use Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to improve the generated responses, like in the InstructGPT paper. The steps you should follow to implement this model are roughly the following:

1. As before, download a pre-trained language generation model or train your own.
2. Collect demonstration data by generating initial prompts and providing an adequate response to the prompt. In this step, the quality of the responses is of outmost importance as the language model will be fine-tuned on this dataset. It is also possible to incorporate the collected data with other data sets, like Stack Overflow question-answers or some subreddits.
3. Fine-tune the language model on the data collected in the previous point. If you are not sure on how to do it, you can ask me.
4. Rank the responses generated in point 2, a better reply should be ranked higher than a poor one.
5. Train a reward model on the data collected at the previous point, the reward model is trained with supervised learning by predicting the rank of the response.
6. Fine-tune the language model of point 3 with reinforcement learning. The goal is to maximize the reward given by the reward model trained in point 5.

It must be noted that step 2 and 4 can actually be performed simultaneously, like it has been done in the Open-Assistant project from LAION.

I hope this answers your question, ask me if you need anything else!