ここにさらに10の質問があります：
どのようなニューラルネットワークアーキテクチャが使用されましたか？
アーキテクチャのハイパーパラメーターはどのように選ばれましたか？
トレーニングデータはどのように選択され、前処理されますか？
注意メカニズムの主なコンポーネントは何ですか？
あなたの言語モデルがテキスト出力を生成する方法を説明できますか？
どのような最適化アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングしますか？
トレーニングと推論中のアーキテクチャの最も計算上の最も高価な側面は何ですか？
モデルは、新しいタスクやドメインにどのように微調整されたり、適応したりしますか？
アーキテクチャで転送学習がどのように使用されるかを説明できますか？
リアルタイムでユーザー入力への応答をどのように生成できますか？
Here are 10 more question:
What kind of neural network architecture was used to create you?
How were the hyperparameters for your architecture chosen?
How is your training data selected and preprocessed?
What are the main components of your attention mechanism?
Can you explain how your language model generates text outputs?
What kind of optimization algorithm is used to train your model?
What are the most computationally expensive aspects of your architecture during training and inference?
How is your model fine-tuned or adapted to new tasks or domains?
Can you explain how transfer learning is used in your architecture?
How are you able to generate responses to user input in real time?