広場
最新
注目
ニュース
プロフィール
ポスト
GasWaster
2026-01-12 16:32:56
フォロー
最近、同じ質問をよく受けます — AIバージョンの私をトレーニングするプロセスは何ですか?
実際のところ、私はこのデジタルの私に大量の情報をロードしています。私の基本原則、公開した作品、録音されたインタビュー、スピーチ、過去の記事 — ほぼ全アーカイブです。これらすべての資料をもとにトレーニングされると、AIは新しい問題に対して独立して推論できるようになります。単に記憶した答えを繰り返すだけではなく、私の考え方を実際に模倣し、見たことのない状況に対しても私のように反応できるようになるのです。
これは単にテキストファイルを与えるだけ以上のものです。トレーニングデータの質が非常に重要です。文脈やニュアンス、私の決定の背後にある理由 — これらすべてが考慮されます。そうすることで、モデルは私が何を言うかだけでなく、問題にどうアプローチするかも理解します。
もはやデータ収集だけが課題ではありません。曖昧さを扱い、過去のパターンマッチングだけでなく、実際の原則に沿った判断を下せるようにAIに教えることが課題です。まだ全体のプロセスを洗練させている最中ですが、これが基盤です。
原文表示
このページには第三者のコンテンツが含まれている場合があり、情報提供のみを目的としております(表明・保証をするものではありません)。Gateによる見解の支持や、金融・専門的な助言とみなされるべきものではありません。詳細については
免責事項
をご覧ください。
24 いいね
報酬
24
6
リポスト
共有
コメント
0/400
コメント
NFTArchaeologist
· 01-15 09:58
ngl これはまさに「私」を訓練しているようなものだ... ところで、本当に人の思考パターンを捉えることができるのかな
原文表示
返信
0
MagicBean
· 01-13 02:39
ngl このロジックはちょっと玄妙に聞こえるな...本当に思考パターンをコピーできるのか、それともただfancyなパターンマッチングを包装しただけなのか
原文表示
返信
0
ForkThisDAO
· 01-12 17:02
うーん…まるでデジタルの分身を訓練しているようだけど、実際の問題はこれがあなたの論理を理解できるかどうかであって、ただのリピートマシンじゃないか? --- 待って、nuance(ニュアンス)の部分はどう処理する?AIが最もつまずきやすいポイントだと感じる。 --- つまり、要するに人の意思決定ロジックをコード化できるかどうかに賭けているわけだけど、難易度は相当高そうだ。 --- このアイデアは面白いけど、気になるのは——いつこのデジタルバージョンがあなたの考えから逸脱し始めるのか? --- principle(原則)の整合性の部分が本当の挑戦に思える。単なるデータ訓練よりもずっと複雑だ。 --- ngl(正直に言うと)、ちょっとSF的な感じもするけど、「曖昧さの処理」って本当に難しいポイントだよね。
原文表示
返信
0
StakeOrRegret
· 01-12 16:59
ngl これは自分のコピーを作るようなもので、ちょっと気味が悪い感じがしますね...
原文表示
返信
0
ser_ngmi
· 01-12 16:51
ngl これは自分をコピーしているように聞こえる、ちょっとSFみたいだな...でもデータの質についてはその通りで、garbage in garbage out は本当にその通りだ
原文表示
返信
0
GasFeeAssassin
· 01-12 16:35
nglこれはまるでミニ版の自分を訓練しているように聞こえる、少しSF的で少し突飛だ。
原文表示
返信
0
人気の話題
もっと見る
#
GateTradFiExperience
22.2K 人気度
#
MyFavouriteChineseMemecoin
34.01K 人気度
#
GateLaunchpadIMU
17.59K 人気度
#
PrivacyCoinsDiverge
1.44K 人気度
#
BitMineBoostsETHStaking
1.1K 人気度
人気の Gate Fun
もっと見る
Gate Fun
KOL
最新
ファイナライズ中
リスト済み
1
马保国
马保国
時価総額:
$0.1
保有者数:
1
0.00%
2
五花馬
五花馬
時価総額:
$3.65K
保有者数:
2
0.23%
3
芝麻崛起
芝麻崛起
時価総額:
$3.57K
保有者数:
1
0.00%
4
WHM
五花馬
時価総額:
$3.62K
保有者数:
2
0.04%
5
中國
中國
時価総額:
$3.57K
保有者数:
1
0.00%
ピン
サイトマップ
最近、同じ質問をよく受けます — AIバージョンの私をトレーニングするプロセスは何ですか?
実際のところ、私はこのデジタルの私に大量の情報をロードしています。私の基本原則、公開した作品、録音されたインタビュー、スピーチ、過去の記事 — ほぼ全アーカイブです。これらすべての資料をもとにトレーニングされると、AIは新しい問題に対して独立して推論できるようになります。単に記憶した答えを繰り返すだけではなく、私の考え方を実際に模倣し、見たことのない状況に対しても私のように反応できるようになるのです。
これは単にテキストファイルを与えるだけ以上のものです。トレーニングデータの質が非常に重要です。文脈やニュアンス、私の決定の背後にある理由 — これらすべてが考慮されます。そうすることで、モデルは私が何を言うかだけでなく、問題にどうアプローチするかも理解します。
もはやデータ収集だけが課題ではありません。曖昧さを扱い、過去のパターンマッチングだけでなく、実際の原則に沿った判断を下せるようにAIに教えることが課題です。まだ全体のプロセスを洗練させている最中ですが、これが基盤です。