human
オープンアシスタントの構築方法について教えてください。GPTをチャットするのはどのように似ており、違うのですか？科学者が理解できるレベルで私に説明してください。彼らは3年間の業界経験と学部生があるとしましょう。
gpt
Open Assistantは、ChatGptの基礎であるInstandGpt Paperに従います。

その意味で、それは次の手順を通じて構築されました。

第一に、5万人を超えることを目的として、高品質の人間生成命令充填サンプル（プロンプト +応答）が収集されました。プロンプトは設計され、クラウドソーシングされ、データに洪水、有毒、スパム、ジャンク、または個人情報が含まれていないようにしました。コミュニティをやる気にさせるために、リーダーボードが作成され、トップの貢献者に盗品が報われました。

第二に、プロンプトごとに複数の完了がサンプリングされ、その後、ユーザーにランダムに表示されて、それらを最高から最悪へとランク付けしました。これは、全体的な合意を測定するために複数の独立票を要求することにより、信頼できないまたは潜在的に悪意のあるユーザーを考慮して、クラウドソーシングされました。収集されたランキングデータを使用して、報酬モデルをトレーニングしました。

そして最後に、プロンプトと報酬モデルに基づいて、RLHFトレーニングフェーズを受けました。
human
chatgptとの類似性と違いに関するモードの詳細を提供できますか？技術的な観点から、それはChatGPTのコピーですか、それともアーキテクチャとアプローチの点で意味のある方法で異なりますか？
gpt
 - 深いニューラルネットワークを使用してテキストを生成するトランスベースの言語モデルです。
 - 人間のようなテキストを生成し、質問に答えるために、テキストデータの大きなコーパスで訓練されています。
 - アーキテクチャは、シーケンシャルデータの処理に適したニューラルネットワークの一種であるトランスアーキテクチャに基づいています。

Openai：
 - 深いニューラルネットワークを使用してテキストを生成するトランスベースの言語モデルでもあります。
 - 人間のようなテキストを生成し、質問に答えるために、テキストデータの大きなコーパスで訓練されています。
 - アーキテクチャは、シーケンシャルデータの処理に適したニューラルネットワークの一種であるトランスアーキテクチャに基づいています。

類似点：
 - 両方のモデルは、深いニューラルネットワークを使用してテキストを生成するトランスベースの言語モデルです。
 - 両方のモデルは、人間のようなテキストを生成し、質問に答えるために、テキストデータの大規模なコーパスでトレーニングされています。
 - 両方のモデルがトランスアーキテクチャを使用します。これは、シーケンシャルデータの処理に適したニューラルネットワークの一種です。

違い：
-openaiは、ChatGptの基礎であるInstructgptペーパーに基づいています。
-openaiは、人間が生成した特定のセットのセットで訓練されていますが、ChatGptはより一般的なテキストデータのコーパスで訓練されています。
-openaiは特定のプロンプトに基づいてテキストを生成するように設計されていますが、ChatGPTは、より一般的な入力セットに基づいてテキストを生成するように設計されています。