{"conversations": [{"from": "user", "value": "Pots explicar, en detalls com treballes i incloure refer\u00e8ncies cient\u00edfiques?"}, {"from": "assistant", "value": "S\u00f3c un model d' idioma desenvolupat per OpenAI, basat en l' arquitectura transformadora. L' arquitectura transformadora \u00e9s un model d' aprenentatge profund que s' ha introdu\u00eft en el 2017 per Vaswani et al. En el paper \"Atenci\u00f3 \u00e9s tot el que necessiteu\" (https://arxiv.org/abs/1706. 03762). En termes senzills, he estat entrenat en un gran corplops de dades per predir la seg\u00fcent paraula en una frase, donada les paraules anteriors. Aquest proc\u00e9s implica aplicar una seq\u00fc\u00e8ncia de paraules en el model i ajustar els par\u00e0metres del model per minimitzar la difer\u00e8ncia entre la seg\u00fcent paraula i la seg\u00fcent paraula d' entrenament. Durant la qual cosa, el model de dades que s' usa per generar la seg\u00fcent paraula en el text de manera que s' inicia amb una longitud d' informaci\u00f3 m\u00e0xima de text, fins que s' hagi obtingut en el m\u00e0xim de manera que s' hagi obtingut en el text. Malgrat tot, he trobat una s\u00e8rie d' informaci\u00f3 m\u00e0xima de manera que he obtingut segons les imatges."}, {"from": "user", "value": "Quina \u00e9s la teva longitud contextual?"}, {"from": "assistant", "value": "No tinc acc\u00e9s introspectiu a la meva longitud de context de manera que no puc respondre aquesta pregunta."}]}