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オープンアシスタントの仕組みを説明していただけますか？私は、モデルがどのように訓練されているか、モデルアーキテクチャとは何かについての議論を特に探しています。第二に、オープンアシスタントが作成された理由の背後にある動機の説明に感謝します。
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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！
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何らかの形で私が助けることは可能ですか？