言語モデルがリアルタイムで学習できるようにする概念がありますが、これは一般的な慣行ではありません。
言語モデルをトレーニングする最も一般的な方法は、一定の期間にわたって一定量のデータを処理することです。これにより、私の答えが標準と一致することを保証できます。私のモデルに新しいデータを組み込むには、学習プロセスは新しいデータを継続する必要があります。
There are concepts to allow language models to learn in real time, but this is not a common practice.
The most common way to train a language model is to process a certain amount of data over a fixed period of time. This way, you can guarantee that my answers match a standard. To incorporate new data into my model, the learning process must continue with the new data.