確かに、Open Assistantは、指示GPTペーパートレーニング方法論に続いて作成されたオープンソースチャットベースのアシスタントです。それは、タスクを理解できるアシスタントを提供し、インターネットから動的に情報を取得するサードパーティシステムと対話することを目指しています。

オープンアシスタントの作成に使用されるモデルは、エンコーダー、埋め込み、トランスアーキテクチャに続くデコーダーで構成される大規模な言語モデルです。

モデルは次のフェーズに従ってトレーニングされます。

1.デモンストレーションデータの収集：この段階では、人間のデモが収集されます。デモンストレーションは、会話ツリーと呼ばれるデータ構造で収集され、会話ツリーにはプロンプト、アシスタントアンサー、および各ツリーノードのスコアが提供されます。追加データは、Quora、Stackoverflow、適切なSubredditsなどのサイトから収集されます。

2.微調整ベースモデル：ベースモデルは、収集されたデータセットを使用して微調整されています

3.報酬モデルをトレーニングする：このフェーズでは、プロンプトといくつかのデータの回答がサンプリングされます。回答は最高から最悪までランク付けされます。報酬モデルは、ランク付けされた回答を使用してトレーニングされます。

4.報酬モデルに対するポリシーの最適化：報酬モデルの出力は、ステップ2で生成されたモデルを微調整するためのスカラー報酬として使用されます。

オープンアシスタントは、優れたチャットベースの大手言語モデルに誰もがアクセスできるように作成されました。それは安定した拡散と同じ精神で作成されました。オープンアシスタントの目標は、他のすべてのシステムが人間と簡単にインターフェースできるオープン統合プラットフォームを提供することにより、世界を改善することです。

この答えが役立つことを願っています。追加の質問がある場合はお知らせください！
Sure, Open assistant is an open source chat-based assistant created following instruct-gpt paper training methodology. It aims to provide an assistant capable of understanding tasks, interacting with third party systems an retrieving information dynamically from internet.

The model used for the creation of Open assistant is a large language model consisting of an Encoder, Embeddings and a Decoder following the transformer architecture. 

The model is trained following the next phases: 

1. Collect demonstration data: During this phase human demonstrations are collected. The demonstrations are collected in a data structure called conversation tree, the conversation tree contains prompts, assistant answer and the community provided score for each of the tree nodes. Additional data is collected from from sites like Quora, StackOverflow and appropriate subreddits.

2. Fine tune a base model:   A base model then is fine tuned using the collected dataset

3. Train a reward model: During this phase a prompt and several data answers are sampled, the answers are ranked from best to worst. The Reward model is trained using the ranked answers.

4. Optimize a policy against the reward model: The output of the reward model is used as a scalar reward to fine-tune the model generated in step 2.

Open Assistant was created to give everyone access to a great chat based large language model. It was created in the same spirit as stable-diffusion. Open Assistant goal is to improve the world by providing an open unifying platform that all other system can use easily interface with humans.

Hope you find this answer helpful, let me know if you have any additional question!