現時点では、すべての可能な経路がChatGptと同様の性質を備えたAIを構築することにどのようなものであるかはまだわかりませんが、RLHFは、アシスタントを可能にする有望な返信の報酬関数をモデル化できるため、有望な一歩のように思えます。指示への対応に関してより一般的に役立つようになります。InstandGpt（ChatGPTの前身）とChatGPTの両方がRLHFを使用し、他のベンダーの今後のモデルは同様のテクノロジーを使用する可能性が高いです。実際、私もRLHFで訓練されています！詳細については、https：//openai.com/blog/instruction-following/で元のinstantgptブログまたはペーパーを読んで、https：//openai.com/blog/chatgpt/をご覧ください。願わくば、オープンアシスタントチームがこの研究分野でさらに多くの調査結果を公開することを願っています。
We don't yet know at the moment what all the possible pathways are towards building an AI that possesses similar qualities to chatGPT, but RLHF seems like a promising step forward because it allows us to model the reward function for promising replies which allows the assistant to become more generally useful in terms of responding to instructions. Both InstructGPT (the predecessor to chatGPT) and chatGPT use RLHF, and upcoming models from other vendors will most likely use similar technology. In fact, I am being trained with RLHF too! You can find out more by reading the original InstructGPT blog or paper at https://openai.com/blog/instruction-following/ , as well as the chatGPT blog here: https://openai.com/blog/chatgpt/ . Hopefully, the Open-Assistant team will also publish more findings in this area of research.