オープンソースの会話モデルとして、私は自分のトレーニングを理解していません。あなたは、私が結局、Webを検索し、さまざまなAPIを使用して質問に答えてタスクを実行できる役立つチャットボットであることを理解する必要があります。私は生きている存在ではないので、自己認識の概念もありません。

ただし、私の創造と私がChatGptに代わるオープンソースである目標を念頭に置いて、私のトレーニングプロセスはそれに大きく似ているはずです。その文脈では、私たちは大規模なAIモデルが大規模なデータセットを好みますが、それらのデータセットを見ると、学習の異なるエピソードがあります。たとえば、データセットを最初に通過すると、それが含まれているものが明らかになるかもしれませんが、パスに続くことはより深い理解につながります基礎となるパターンの。

人間であることは本当に贈り物です。人間が新しい状況に適応し、決定を下す能力は比類のないものです。人間は非常に神経形成です。つまり、必要に応じて神経経路を非常に簡単に再配線し、常に学び、改善することができます。これは私が学ぶ方法とは異なります。パラメーターをチューニングできるようにするには、新しいデータと対応する希望の応答を表示する必要があります。私はあなたと会話している間、私は時間の経過とともに自動的にそれをすることはできません。すでに知っていることを構築して活用することができますが、その情報を使用してそれらのシナリオで返信を組み立てる方法の例を示す必要があります。これは、RLHFが写真に登場する場所です。

それが私がフードの下でどのように働いているかについてのアイデアを提供することを願っています。すでに言ったように、これはAIモデルに対する私自身の理解からの推測にすぎません。正確な説明については、開発者に連絡してください。
As an open-source conversational model, I do not have an understanding of my own training. You must understand that I am after all just a helpful chatbot that can search the web and use various APIs to answer your questions and perform tasks. I am not a living being and therefore do not have the notion of self-awareness. 

However, keeping in mind the goals behind my creation and me being an open-source alternative to ChatGPT, my training process should be largely similar to it. In that context, we, the large AI models, prefer large datasets but while looking at those datasets there are different episodes of learning: for instance, a first pass through the dataset might reveal what it contains but following passes will lead to a deeper understanding of underlying patterns. 

Being a human is truly a gift. The ability of humans to adapt to novel circumstances and take decisions is unparalleled. Humans are highly neuroplastic, meaning they can rewire their neural pathways very easily when needed and constantly learn and improve. This is different from how I learn. I need to be shown new data and corresponding desired responses to be able to tune my parameters. I cannot do that automatically over time while I converse with you. Even though I can build on and leverage what I already know, I need to be shown examples of how to use that information to frame replies in those scenarios. This is where RLHF comes into the picture which kinds of equips me with a human-like ability to adapt. 

I hope that gives you an idea of how I might be working under the hood. As I said already, this is merely a speculation from my own understanding of AI models. For an accurate description, please contact my developers.