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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
フィードバックメカニズムを組み込み、よりバランスのとれた事実ベースの会話を奨励する1つのアプローチは、自然言語処理と機械学習技術を使用することです。AIは、ユーザーがその応答に同意しないことを認識し、ユーザーに請求をサポートするための詳細情報または証拠を促すように訓練することができます。

たとえば、AIは「あなたが私の応答に同意しないことを聞いて申し訳ありません。あなたの視点を理解するのに役立つ情報や証拠を提供していただけませんか？」ユーザーの応答に基づいて、AIは独自の応答を調整し、より詳細な説明またはサポート証拠を提供できます。

ハードコード応答を避けるために、AIは、例と反例の大きなデータセットを使用してトレーニングを受けて、パターンを認識し、より微妙な応答を開発するのに役立ちます。さらに、AIは、新しい情報を分析し、知識ベースに組み込むことにより、特定のトピックの知識と理解を継続的に更新するようにプログラムできます。

全体として、意見の不一致を効果的に処理し、さまざまな状況で正確な応答を提供できるAIを開発することは複雑なタスクですが、フィードバックメカニズムを組み込み、高度な機械学習技術を使用することにより、より柔軟で応答性の高いシステムを作成することができます。