意识到这种偏见对于每个使

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然后使用人类反馈强化学习 对该模型进行微调。考虑到 - 和安全影响，本报告没有包含有关架构（包括模型大小）、硬件、训练计算、数据集构建、训练方法或类似内容的更多详细信息。 （强调我的） 没有关于模型大小、数据集、训练的更多详细信息吗？ 那是根本不开放的。这也与 对早期 的公开研究有很大不同。 还值得注意的是，这两个保密原因是多么矛盾：竞争格局和大型模型的安全影响。

安全影响”需要谨慎和谨慎，但“竞争格局”则需要全力以赴 喀麦隆电话号码列表 击败其他任何人。 让用户对数据集构建和训练方法一无所知意味着我们将很难识别人工智能输出中的潜在偏差。毕竟，关于这些训练模型和数据集的决定是人类做出的，而这些人有隐含的偏见。训练数据也存在内置偏差。 消除这种偏见是混乱、复杂的，而且很快就会陷入只有哲学专业的学生和喜欢评论当地新闻文章的人才能享受的辩论的兔子洞。



然而，用人工智能创建新内容的人来说都很重要。 一个完全不相关的事实是，与 - 同一天发布事情：人工智能正在成为明星学生（但仍然是谎言） 发布后最广泛分享的图表之一显示了 - 在各种测试中的性能。几乎就像 仍然处于幻想之中，世界各地成绩优异的高中生都有这样的幻想，即标准化考试成绩在某种程度上与现实世界的成功相关。 哈哈。 然而值得注意的是， - 并未经过专门训练来进行这些测试。