「トレーニングと評価」とはどういう意味ですか？

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トレーニングは、モデルがデータから特定のタスクを実行するために学ぶプロセスで、言語を理解したり予測をしたりすることが含まれる。トレーニング中、モデルはたくさんの入力例と正しい出力を見せられる。これによって、パターンを学んで時間が経つにつれて応答が改善されるんだ。

評価はトレーニングの後に行われる。これまで見たことのない新しいデータを使ってモデルがどれだけタスクをうまくこなすかをチェックする。このステップは重要で、モデルが学んだことを実際の状況で適用できるかどうかを示すから。

モデルが安全で効果的であることを確保するためには、特に難しい入力を扱うときに、多様なトレーニング例を作ることが重要。これには普通の質問だけでなく、モデルの限界を試すような挑戦的なものも含まれる。様々な例を使うことで、役立つ答えを提供するのと有害または間違った答えを避けることのバランスをうまく取ることができる。

トレーニングと評価のプロセスを改善することで、様々なクエリを処理しつつ、安全で信頼できるパフォーマンスを維持できるモデルができるんだ。