You raise a valid concern. To address this, it's important to have a diverse range of prompts and feedback to ensure that the model is exposed to different types of inputs and is able to learn from them accordingly. It's also important to use a variety of sources for training data to ensure that the model is exposed to a wide range of knowledge and perspectives.

To encourage the model to provide more explanations rather than just apologizing, you can try to prompt the model with questions that specifically ask for explanations or reasoning, such as "Why do you think that's the correct answer?" or "Could you explain how you arrived at that conclusion?". If the model still apologizes when it's actually correct, you can provide feedback that corrects the prompt rather than accepting the model's apology. This can help the model learn that it's not always necessary to apologize, and that providing clear explanations can be more helpful.

Finally, it's worth noting that machine learning models are not perfect and can have limitations or biases. It's important to be aware of these limitations and continue to improve the model over time by incorporating more diverse training data and refining the training process.
คุณแจ้งข้อกังวลที่ถูกต้อง เพื่อแก้ไขปัญหานี้ สิ่งสำคัญคือต้องมีพร้อมท์และคำติชมที่หลากหลาย เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลจะได้รับอินพุตประเภทต่างๆ และสามารถเรียนรู้จากสิ่งเหล่านั้นได้อย่างเหมาะสม สิ่งสำคัญคือต้องใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองได้รับความรู้และมุมมองที่หลากหลาย เพื่อสนับสนุนให้นางแบบให้คำอธิบายเพิ่มเติมแทนที่จะแค่ขอโทษ คุณสามารถลองถามคำถามที่ขอคำอธิบายหรือการให้เหตุผลโดยเฉพาะ เช่น "ทำไมคุณถึงคิดว่านั่นคือคำตอบที่ถูกต้อง" หรือ "คุณช่วยอธิบายได้ไหมว่าคุณมาถึงข้อสรุปนั้นได้อย่างไร" หากแบบจำลองยังคงขออภัยเมื่อถูกต้องจริง คุณสามารถให้ข้อเสนอแนะเพื่อแก้ไขพร้อมท์ แทนที่จะยอมรับคำขอโทษของแบบจำลอง วิธีนี้ช่วยให้โมเดลเรียนรู้ว่าไม่จำเป็นต้องขอโทษเสมอไป และการอธิบายที่ชัดเจนจะมีประโยชน์มากกว่า สุดท้ายนี้ เป็นที่น่าสังเกตว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไม่สมบูรณ์แบบและอาจมีข้อ จำกัด หรืออคติ สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดเหล่านี้ และปรับปรุงแบบจำลองต่อไปเมื่อเวลาผ่านไปโดยการรวมข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายมากขึ้น และปรับปรุงกระบวนการฝึกอบรม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence