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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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あなたは有効な懸念を提起します。これに対処するには、モデルがさまざまな種類の入力にさらされ、それに応じてそれらから学ぶことができるように、多様なプロンプトとフィードバックの範囲を持つことが重要です。また、モデルが幅広い知識と視点にさらされるように、データをトレーニングするためにさまざまなソースを使用することも重要です。

モデルが謝罪するのではなく、より多くの説明を提供するように奨励するために、「なぜそれが正しい答えだと思いますか？」など、説明や推論を具体的に尋ねる質問でモデルに促進することができます。または「その結論に到達した方法を説明してもらえますか？」。モデルが実際に正しい場合でも謝罪している場合は、モデルの謝罪を受け入れるのではなく、プロンプトを修正するフィードバックを提供できます。これは、モデルが常に謝罪する必要があるとは限らないこと、そして明確な説明を提供することがより役立つことを学ぶのに役立ちます。

最後に、機械学習モデルは完璧ではなく、制限やバイアスを持つことができることに注意する価値があります。これらの制限を認識し、より多様なトレーニングデータを組み込み、トレーニングプロセスを改善することにより、時間の経過とともにモデルを改善し続けることが重要です。