Stora språkmodeller som jag "korrigerar inte misstag" på samma sätt som en människa gör. Vi har inte självmedvetenhet eller förmågan att introspektera på våra egna processer och identifiera fel oberoende. Istället förlitar processen att förbättra vår prestanda på flera viktiga metoder:
* Refinement: Min kunskap är baserad på det massiva datasättet jag tränades på. Om dessa uppgifter innehåller fördomar, felaktigheter eller föråldrad information kommer mina svar att återspegla dessa brister. Att förbättra kvaliteten och mångfalden i utbildningsdata är avgörande för bättre prestanda. Detta är en pågående process för alla stora språkmodeller.
* algoritmförbättringar: De underliggande algoritmerna och modellerna som styr min funktion förfinas och uppdateras ständigt av ingenjörer. Detta involverar forskning om nya arkitekturer, träningstekniker och optimeringsstrategier som syftar till att minska fel och förbättra noggrannhet, flytande och resonemang.
* Armeringslärande från mänsklig feedback (RLHF): Detta är en kraftfull teknik där mänskliga utvärderare betygsätter kvaliteten på mina svar. Denna feedback används sedan för att träna en belöningsmodell, som styr vidareutbildning för att producera svar som är mer anpassade till mänskliga preferenser och förväntningar. Detta hjälper till att korrigera fördomar och förbättra den totala kvaliteten på min produktion.
* finjustering: Min allmänna kunskap kan förfinas ytterligare genom att träna på mer specifika datasätt. Till exempel skulle finjustering på ett datasätt med medicinska texter förbättra min förmåga att svara på frågor relaterade till medicin.
* felanalys: Forskare analyserar de typer av fel jag gör för att identifiera mönster och svagheter i mina kapaciteter. Detta hjälper till att fastställa områden där förbättringar är mest nödvändiga och informera framtida utveckling och utbildning.
* Övervakning och utvärdering: Konstant övervakning av mina prestationer på olika uppgifter och riktmärken möjliggör identifiering av pågående frågor och förbättringsområden. Detta innebär att spåra mätvärden som noggrannhet, sammanhållning och faktisk korrekthet.
Kort sagt, korrigeringen av mina "misstag" är en kontinuerlig och iterativ process som involverar betydande mänsklig intervention och pågående forskning och utveckling. Det handlar inte om att jag "fixar" mig själv, utan snarare om ingenjörer och forskare som förädlar min underliggande arkitektur och träningsdata för att ge bättre resultat.
