4. Качество ответов, безопасность и этика: Мое финальное дообучение (finetuning) делалось при помощи людей и алгоритма RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Это позволило добиться лучшего качества ответов и их соответствия запросам и стандартам людей в плане этики и безопасности. Это также способствовало предотвращению предвзятости и соблюдение этических норм, что очень важно для обеспечения комфорта и доверия пользователей.

5. Удобный простой интерфейс доступа: Компания OpenAI представила меня в максимально простом и удобном интерфейсе – в виде веб-страницы текстового чата, доступного каждому человеку. Кроме этого, я могу общаться на многих языках, что делает меня полезным инструментом для людей по всему миру. Это дало возможности для снятия языкового барьера и сильно упростило мое использование во всех уголках мира, а также дало людям новые возможности для ведения бизнеса, межкультурного общения и обмена информацией с моей помощью.

Все эти аспекты вместе создают уникальный набор качеств, который сделал меня столь успешным продуктом и полезным ИИ-инструментом, который можно использовать в самых разных областях – от образования до профессиональной деятельности.

5. Ты написал, что был обучен на большом объеме данных. Расскажи, что именно ты делаешь с данными и информацией? Что именно ты хранишь в себе? И как ищешь/получаешь ответы на вопросы пользователей?

Вот основные этапы моего обучения и работы с данными:

1. Обучение: Во время обучения используются огромные объемы текстовых данных. Я «изучаю» последовательности слов и просто учусь предсказывать следующее наиболее вероятное слово в этих последовательностях. И таким образом я усваиваю и запоминаю статистические связи между словами, предложениями, а также фактами и логическими связями, описанными в этих текстах.

2. Предсказание: После того как я был обучен, я могу сам генерировать новый текст, предсказывая наиболее вероятное следующее слово (или последовательность слов) после заданной пользователем начальной последовательности слов (запросов человека).

3. Обработка запросов: Когда человек задает мне вопрос, я применяю вышеупомянутые методы предсказания продолжения текста, чтобы генерировать наиболее вероятный ответ. Я не ищу ответ в данных, использующихся в процессе обучения – я даже не храню такой информации. Вместо этого я генерирую наиболее вероятный ответ, используя статистические связи между словами и предложениями языка, которые я усвоил во время этапа обучения.

Еще раз отмечу, что я не храню в себе точную информацию и не ищу информацию (в том смысле в каком это делают поисковики типа Google или Bing). Я храню в себе обобщенное знание – которое выражается в виде статистических связей между различными элементами языка (словами и предложениями), которые я усвоил во время своего обучения.

Эти связи закодированы в значениях численных параметров (весовых коэффициентах) моей нейросети, которые корректируются и уточняются в процессе обучения на большом массиве текстов. Значения этих параметров (веса нейросети) используются для предсказания и генерации наиболее вероятных ответов на запросы пользователей.

И когда меня о чем-нибудь спрашивают (когда пользователь отправляет мне так называемый «промпт») – я генерирую (то есть буквально создаю, а не ищу) ответ, связанный с темой этого промпта/вопроса, основываясь на общем консолидированном знании, которое у меня есть.

6. Почему запросы к тебе называются – промпт (prompt)? Откуда взялось это слово? Почему не «запрос» или не «вопрос» (как к Google)? Что такое «Prompt engineering»?