The process that is used to generate answers in language models involves machine learning and natural language processing with the following steps:
1. Tokenization: The first step is to divide text of prompt into individual words or tokens.
2. Encoding: Each token is then converted into its numerical encoding.
3. Contextualization: The relationship between tokens and the text is determined by the neural network.
4. Prediction: The language model generates prediction for the answer to the prompt using probability analysis.
5. Selection: Best answer is selected from probable answers as response.
กระบวนการที่ใช้ในการสร้างคำตอบในโมเดลภาษาเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยขั้นตอนต่อไปนี้: 1. Tokenization: ขั้นตอนแรกคือการแบ่งข้อความ prompt ออกเป็นคำหรือโทเค็นแต่ละคำ 2. การเข้ารหัส: แต่ละโทเค็นจะถูกแปลงเป็นการเข้ารหัสตัวเลข 3. บริบท: ความสัมพันธ์ระหว่างโทเค็นและข้อความถูกกำหนดโดยโครงข่ายประสาทเทียม 4. การทำนาย: โมเดลภาษาสร้างการทำนายสำหรับคำตอบของข้อความแจ้งโดยใช้การวิเคราะห์ความน่าจะเป็น 5. การเลือก: คำตอบที่ดีที่สุดจะถูกเลือกจากคำตอบที่เป็นไปได้เป็นคำตอบ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence