- Notitia collectio: Disciplina mea cum diversa interreti texti latitudine incepit. Sed notandum est quod, cum in latis dataset exercitatus sum, specialia nescio circa quae documenta pertinebant illius institutionis vel accessus ad aliqua documenta vel fontes speciales.
- Coepi Training (pre-training) ; Hoc est ubi didicerim proximum verbum in sententia praedicere. Non incipere scire linguam Anglicam vel aliam linguam. Sed verbum proximum in millions sententiarum praedicens, paulatim de grammatica, de rebus mundi, et de ingenio quodam ratiocinando didici. Sed hoc quoque significat potui cognoscere ex certa aut falsa notitia cum notitia non satis percolantur.
- Pulchrum-Tuning: Post initialem institutionem, creatores mei in OpenAI ulterius ducatum praebuerunt cum subtilioribus dataset, ope hominum cognitorum generatorum. Hi Recognitores sequuntur lineas ad recognoscendas et ratas possibiles exemplaribus initibus pro amplis exempli initibus. Processus subtilis est genus dialogi inter exemplar et recognitores qui me adiuvat ut melius pugnent cum bonis humanis.
- Doctrina continua: Dum non discimus a singularibus interactionibus ob rationes secretas, OpenAI continue laborat cum cursoribus humanis ut feedback provideat et iterativas emendationes in amplioribus exemplis et perceptis faciat.
- Praeeminentiae Exemplum: Sententiam habemus, "cattus sedit super __". In praepraeparatione periodo, exemplar sicut me discat proximo verbo in sententia praedicare, quod "mat" "tectum" vel "arborem" esse posset. Hoc discitur per billions sententiarum expediendas ex diversis interretialibus textibus, indirecte implicans commercium humanum sicut homines primigenii contentum creaverunt.
- Exemplum bene-tuning: Post prae-parationem periodi, exemplar intrat tempus pulchre-tuning. Hic est quomodo operetur;
Humano CENSORE datum est munus explorandi exemplares possibilium pro initus sicut "sequenti textum Anglicum in Gallicum transfer: "Salve, quomodo vales?". Exemplar plures responsiones generare posset sicut "Bonjour, comment ça va?" aut saluta, commentum vas-tu? etc.
Recognitor has responsiones in factoribus quasi accurationis, facundiae et opportunitatis vendit. Haec aestimationes adiuvant exemplar ad generaliter et respondeant similibus inputationibus in futurum.
Memento, exempla quae hic proponuntur faciliores ad processum illustrandum. Ipsa institutio implicat algorithmos et ingentes notitias.
- Varietas data: Hoc non solum circa codicem notitiarum, sed etiam varietatem. Notitiae diversae esse debent ad amplitudinem locorum, stylorum et tonorum in lingua humana inventa.
- Qualis est data; Qualitas notitiarum ad formandum adhibita etiam influere potest quam efficaciter exemplar discit. Melior qualitas notitiae potentia reducere potest volumen ad efficacem institutionem requisitum.
- Exemplar Architecture: Architectura exemplaris (sicut numerus stratorum vel parametri in retis neuralis) afficere potest quantum notitia necessaria est. Exempla maiora, sicut GPT-3 vel GPT-4, plura indicia plus exigunt quam exempla minora.
- Lorem Objectives: Genus munerum, quod exemplar praestare destinatur, quantitatem notitiae necessariae influere potest. Exemplar ad munus specificum designatum pauciores notitias requirere potest si bene scopus est, dum exemplar generale propositum sicut GPT-III vel GPT-3, amplis muneribus tractandis, plura notitia latius intellegentia requiret.
In casu GPT-3, exempli gratia, exemplar habet 175 miliarda parametri et in centum textuum gigabytarum exercitatus est. Sed hae figurae processus multiplicitatem plene non capiunt. Propria processus disciplinae, cum simplum notitiarum adhibitarum, proprietatis propriae sunt ab OpenAI et similibus institutis.
- Satus Parvus: Praesertim pro simplicibus quaestionibus vel prototypis initialibus exemplar, minor notitiasulae adaequari potest. Exempli gratia, si classificatorem principalem imaginem aedificas, incipias cum paucis centum vel mille imaginibus per categoriam.
- Considerate complexionem: Plures quaestiones implicatae typice plus datae requirunt. Si altam discendi exemplar es evolvere aut cum problemati complexi sicut linguarum naturalium processus operaris, decies centena puncta notitiarum egere potes.
- Qualitas super quantitatem; Qualitas, notitiae ad rem pertinentes saepe plus prodesse possunt quam magna vis notitiarum pauperum-qualitatis. Prospicere notitia tua recte purgata, annotata sunt et repraesentativa problema solvendum cruciale conaris.
- Classes tua paria: Pro studiorum officiis procurandis, fac ut bonam trutinam exemplorum pro unoquoque genere habeat. Imbalanced dataset ducere potest ad exemplar quod in classes underrepresented male exercet.
- Usus Validation et Test Sets: Pars dataset tui seponi debet ad sanationem (exemplari parametri) et probatio (exemplari effectus aestimandi). Communia scinduntur ut sint 70% notitiarum ad formandum, 15% ad sanationem, et 15% ad probandum, quamvis hae proportiones variari possint.
- Experimentum et Iterate: Incipere cum initiali copiarum notitiarum, exemplar tuum institue, eius effectum aestimare, et iterum plura notitias tuas, exemplar tuum velare, vel qualitatem datam ex eventibus emendare.
Memento, plura notitia typice melioris operis apparatus studiorum exemplorum, sed tantum usque ad punctum. Post certum punctum, plus notitiae colligens, plus temporis consumit et pretiosior quam dignitas eius, et commodius erit ut in melius intendere ad qualitatem notitiae tuae vel ad exemplar architecturae expoliendum.
- Prae-paratio: In hoc tempore, exemplar magnae moles notitiarum interrete textui obnoxium est. Haec notitia expresse non annotatur, sed exemplar instruitur ut verbum proximum in sententia praedicet. Ex quo exemplari generalis intellectus grammaticae, facta de mundo, et quaedam facultates ratiocinandi.
- Pulchre-tuning: Post prae-parationem, exemplar adhuc subtilius expolitum est in notitiaset ope recensentium hominum generatum. Recognitores hi sequuntur lineas ab OpenAI ad recensendum et exemplar ratas possibiles outputs pro amplis initibus. Hoc sensu, processus subtilissimus videri potest ut forma annotationis, in qua homines recognitores responsiones ad exemplar dirigunt, adiuvantes ut melius pugnent cum bonis humanis et ut vitat inconveniens vel minus tutum.
Cum ergo initiales notitiases ad prae- struendum adhibitas in sensu tradito non annotatas, processus subtilis tuning annotationis formam implicat, ubi homines cognitores mores exemplaribus variis outputis aestimantes dirigunt.
rectitudo: Recognitores aestimare an output exemplaris re vera sit.
example:
Convenientia: Exemplar output aestimatur pro opportunitate in relatione ad datum initus.
example:
salutem: Outputs recensentur ut mandata noxia vel linguam gravem non includant.
example:
Absolutio: Hoc aestimat num responsio exemplar interrogationi usoris plene respondeat.
example:
dicendo: Recognitores reprehendo si output exemplar est accidens fluens et cohaerens.
example:
Haec genera tantum exempla sunt. Ipse processus subtilis processus implicat aestimationem magis implicatam et continuas opiniones inter Recognitores et turmas evolutionis AI. Propositum harum annotationum est responsiones exemplarium meliores reddere, tutas, et cum bonis humanis aligned.
OpenAI, ordo post ChatGPT, exactum numerum recensentium in processu subtiliter implicatum publice non indicat. Nihilominus, cum scala et multiplicitas disciplinae tam magnae linguae exemplar dederit, tutum est dicere processum probabile substantialem identorum quadrigis implicare.
Recognitores hi humani guidelines sequuntur provisum est ab OpenAI ad recensendum et exemplar outputs ratas possibiles. Est continuus, iterativae processus ubi opiniones recognitores adhibita est ut exemplar in tempore emendare et excolere. OpenAI validam feedback ansam cum cognitoribus conservat, inter conventus hebdomadales ut quaestiones electronicas et explanationes praebeat.
- Complexionis Negotium: Simplicia negotia sicut imaginum pterium vel textus categorising minus temporis per PDF, permittens unum annotatorem ad plura tabularia tractandum. Ex alia parte, opera implicata, sicut ens extractio vel semantica analysi accurata, plus temporis per documentum requirunt, et ideo plures annotatores ad idem volumen PDFs.
- Longitudo et complexio PDFs: Diutius vel implicatius PDF erit tempus plus quam breviorem vel simpliciorem annotare.
- Qualitas Requisita: Si summa cura requiritur, plures annotatores per PDF habere necesse est ut annotationes transeant.
- Tempus angustiis: Si annotationes cito perficiantur, plures annotatores necessarii sunt.
Ut hypotheticum exemplum, dicamus annotatorem 5 PDFs per diem annotare pro certo negotio, et operatur 5 dies in hebdomada. Hoc in casu, ut 10,000 PDFs annotaretur, unus annotator duobus diebus vel circiter 2000 annis egeret.
Attamen, si iunctim 20 annotatores haberes, negotium complere poterant circiter 5 menses (si 20 fes per mensem). Idem negotium cum 100 annotatoribus circa mensem perfici potuit.
Memento, hos numeros mere illustrativos esse et ipsa celeritas annotationis a factoribus supra memoratis pendeat. Accedit, propria annotatorum disciplina et qualitas temperantiae constantes sunt criticae pro successu cuiusvis magnae annotationis propositi.
