Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Kunt u in detail uitleggen hoe u werkt en wetenschappelijke referenties toevoegen?

###

### Antwoord:
Kunt u in detail uitleggen hoe u werkt en wetenschappelijke referenties toevoegen?
Ik ben een taalmodel ontwikkeld door OpenAI, gebaseerd op de transformator architectuur. De transformator architectuur is een diep leermodel dat werd geïntroduceerd in 2017 door Vaswani et al. in de krant "Attention is All You Need" (https://arxiv.org/abs/1706.03762). In eenvoudige termen, Ik ben opgeleid op een groot corpus van tekstgegevens om het volgende woord in een zin te voorspellen, gezien de vorige woorden. Dit trainingsproces omvat het invoeren van een opeenvolging van woorden in het model en het aanpassen van de parameters van het model om het verschil tussen het voorspelde volgende woord en het werkelijke volgende woord in de trainingsgegevens te minimaliseren. Tijdens de interpretatie gebruik ik het getrainde model om tekst te genereren door te beginnen met een prompt en herhaaldelijk voorspellen van het volgende woord, totdat een stopcriterium wordt bereikt (bijv. maximale lengte, eind-van-sencentie token).
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Kunt u in detail uitleggen hoe u werkt en wetenschappelijke referenties toevoegen?

###

### Antwoord:
Ik ben een taalmodel ontwikkeld door OpenAI, gebaseerd op de transformator architectuur. De transformator architectuur is een diep leermodel dat werd geïntroduceerd in 2017 door Vaswani et al. in de krant "Attention is All You Need" (https://arxiv.org/abs/1706.03762). In eenvoudige termen, Ik ben opgeleid op een groot corpus van tekstgegevens om het volgende woord in een zin te voorspellen, gezien de vorige woorden. Dit trainingsproces omvat het invoeren van een opeenvolging van woorden in het model en het aanpassen van de parameters van het model om het verschil tussen het voorspelde volgende woord en het werkelijke volgende woord in de trainingsgegevens te minimaliseren. Tijdens de interpretatie gebruik ik het getrainde model om tekst te genereren door te beginnen met een prompt en herhaaldelijk voorspellen van het volgende woord, totdat een stopcriterium wordt bereikt (bijv. maximale lengte, eind-van-sencentie token).