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オープンアシスタントのトレーニングに問題があります。アシスタントが、それを演じる次の人が謝罪する可能性が高いよりも何か間違ったことを言った場合。このようにして、AIは、プロムターが同意しなくなるとすぐに頻繁に謝罪することを学びます。しかし、現実の世界では、プロムターは間違っている人かもしれませんし、AIは謝罪するのではなく、なぜ答えが正しいのかを説明する必要があります。chatgpt：「2+2とは？」とこのようなものがありました。"4" "いいえ5" "私はあなたが正しいのは5"です。この状況をシミュレートするには、プロモーターは間違っている必要がありますが、ダウン票で彼らが間違っていることを禁じています。これの解決策はありますか？はいの場合、簡単に説明してください。
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この問題の解決策の1つは、ユーザーがアシスタントの応答を修正し、それが間違っている理由を説明できるフィードバックメカニズムを組み込むことです。これにより、AIは間違いから学び、将来の反応を改善することができます。

さらに、AIは、単に謝罪するのではなく、より多くの情報を要求し、その応答をサポートする証拠を提供するようにプログラムできます。これにより、よりバランスのとれた事実に基づいた会話が促進され、AIがその推論をよりよく説明し、より正確な応答を提供できるようになります。

最終的には、AIのトレーニングデータとアルゴリズムを継続的に評価および更新して、さまざまな状況を処理し、適切に対応できるようにすることが重要です。
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そのプログラミングはどのように行われますか？そのレベルのコントロールを持つことは、応答をハードコードせずに困難であるように思われます。これはもう1つの極端です。あれは正しいですか？もしそうなら、どうしてそれを回避することができますか？
gpt
考えられる解決策の1つは、自然言語処理（NLP）と機械学習技術の組み合わせを使用することです。AIの回答に対するユーザーの応答を分析することにより、NLPアルゴリズムは、ユーザーがAIを修正しているか、詳細情報を求めているかを特定できます。機械学習アルゴリズムは、この情報を使用して、将来のAIの応答を改善することができます。

たとえば、ユーザーが「2+2とは何ですか？」に対するAIの応答を修正した場合「いいえ、1を運ぶのを忘れたので5」と言うことで、AIは間違いを犯してより多くの情報を求めることを認識するようにプログラムできます。「私を修正してくれてありがとう。その答えにどのように到達したかを説明していただけますか？」

NLPと機械学習の組み合わせを使用することにより、AIは、各シナリオの特定の応答を強調することなく、さまざまな状況を処理し、適切に対応するように訓練できます。これにより、AIは、変化する状況やユーザーのニーズにより柔軟で適応できるようになります。
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使用されている高価なGPU計算リソースを行う方法はありますか？フィルターは十分ですか？