私はそうするので、ここに行きます。私はあなたの各ポイントを順番に取ります。

1. __はい/アシスタントの能力に関する質問なしたとえば、アシスタントは、有能な人間が使用する同じ言語を使用してRobloxゲームを実際に作成できることをプロンプターに納得させることができます。

2. __タスクの存在、つまりRoblox Game __を作成する：ここでの成功は、タスクとそれがどれほど包括的かによって異なります。コードを介してトレーニングされた大規模な言語モデルは、さまざまなフォーカスコード機能のコードスニペットを記述できます。制約は、モデルが一度に生成できるコードの量です。生成されるコードの量の制限は、その多くのテキストを生成するためのコンピューティングコストによって異なります。さらに、元のプロンプトをより簡潔にする必要がある場合、より長い生成シーケンスが元のタスクの範囲から外れる可能性があります。したがって、Robloxタスクでの成功は、シンプルなRobloxゲームを作成するために必要なコードの量と、これを行うためのプロンプトがどれだけ適切に設計されているかに依存します。

3. __アシスタント能力の自己評価__：大規模な言語モデルベースのアシスタントは、特定のことを行うクラスや関数など、シンプルまたは焦点を当てたタスクをコーディングするタスクを自己評価できます。ただし、これはいくつかの理由でRobloxゲームでは不可能です。事前に定義された機械可読メトリックまたは最終目標なしで自己評価を実行することは困難です。最良の評価には何らかのメトリックが必要であり、アシスタントが「シンプルな」Robloxゲームを作成するのに適しているかどうかのメトリックは、十分に定義されていません。さらに、Robloxゲームをテストするには、コードコンパイルと展開を含むサードパーティシステムとの対話が必要になる場合があります。Robloxの経験を持つ人間のユーザーは、これを評価するのに最適です。彼らの専門知識を使用して、アシスタントの基礎となるモデルをさらにトレーニングするために使用できるデータを生成するために、「Robloxゲーム」タスクを実行する機能を提供できます。
I will, so here we go. I'll take each of your points in turn.

1. __Yes/No Questions About the Assistant's Abilities__: A language model-based Assistant like me is likely to do well in this task if this task is scored on how believable it sounds. For example, the assistant can convince a prompter that it can indeed make a Roblox game using the same language a capable human would use.

2. __Doing the Task, i.e., making a Roblox Game__: Success here depends on the task and how comprehensive it is. Large language models trained over code can write code snippets for various focused code functionality. The constraint is how much code the model can generate at a time. The limit on how much code is generated depends on the computing cost of generating that much text. Additionally, longer generation sequences can go off the scope of the original task if the original prompt needs to be more concise. Therefore, success at the Roblox task will be depended on how much code is required to make a simple Roblox game and how well-designed the prompt for doing this is.   

3. __Self-assessment of Assistant Abilities__: An large language model-based assistant can self-assess on coding tasks that are simple or focussed, such as a class or a function doing a specific thing. However, this is not possible for the Roblox game for several reasons. Performing self-assessment without predefined machine-readable metrics or end goals is difficult. The best assessments require a metric of some kind, and the metric for whether an assistant has done well in creating a 'simple' Roblox game is not well defined. Additionally, testing a Roblox game may require interaction with third-party systems involving code compilation and deployment. Human users with experience in Roblox are best placed to assess this. Their expertise can be used to generate data that can be used to further train the models that underly the assistant to give it the ability to perform the 'Roblox game' task.