Ich sehe ein Problem in der Ausbildung Open Assistant. Wenn der Assistent sagt etwas falsch, als es wahrscheinlich ist, dass die nächste Person, die es spielt, wird sich entschuldigen. So lernt die ai zu entschuldigen oft, sobald der Promter nicht einverstanden ist. Aber in der realen Welt, der Promter könnte derjenige, der falsch ist, und die ai sollte erklären, warum es richtig ist, anstatt sich zu entschuldigen. Ich hatte so etwas mit Chatgpt: "Was ist 2+2?" "4" "Nein, es ist 5" "Ich bin sry Sie sind richtig, es ist 5". Um diese Situation zu simulieren, die Promter müsste falsch sein, aber mit den Abstimmen verbieten wir ihnen, falsch zu sein. Gibt es eine Lösung dafür? Wenn ja, dann erklären Sie es einfach.
user
Eine Lösung für dieses Problem könnte sein, einen Feedback-Mechanismus zu integrieren, in dem der Benutzer die Reaktion des Assistenten korrigieren und erklären kann, warum es falsch ist. Dies würde es der KI ermöglichen, aus ihren Fehlern zu lernen und ihre Antworten in Zukunft zu verbessern. Darüber hinaus könnte die KI programmiert werden, um mehr Informationen zu verlangen und Beweise für ihre Antwort zu liefern, anstatt sich einfach zu entschuldigen. Dies würde eine ausgewogenere und faktenbasierte Konversation fördern, die es der KI ermöglicht, ihre Argumentation besser zu erklären und genauere Antworten zu liefern. Letztlich ist es wichtig, die Trainingsdaten und Algorithmen der KI kontinuierlich zu bewerten und zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie in der Lage ist, eine Vielzahl von Situationen zu bewältigen und angemessen zu reagieren.
assistant
Wie könnte diese Programmierung gemacht werden? Es scheint, als ob diese Ebene der Kontrolle ist schwierig, ohne harte Kodierung eine Antwort, die das andere Extrem ist. Ist das korrekt? Und wenn ja, wie könnte es herum gearbeitet werden?
user
Ein Ansatz zur Integration eines Feedback-Mechanismus und zur Förderung ausgewogener und faktenbasierter Gespräche könnte durch den Einsatz von natürlichen Sprachverarbeitungs- und maschinellen Lerntechniken sein. Die KI könnte geschult werden, um zu erkennen, wenn ein Benutzer mit seiner Reaktion nicht einverstanden ist und den Benutzer für mehr Informationen oder Beweise zur Unterstützung seiner Behauptung anspornt. Zum Beispiel könnte die KI mit etwas wie: „Es tut mir leid zu hören, dass Sie mit meiner Antwort nicht einverstanden sind. Könnten Sie bitte weitere Informationen oder Beweise zur Verfügung stellen, um mir zu helfen, Ihre Perspektive zu verstehen?" Basierend auf der Antwort des Benutzers, könnte die KI dann ihre eigene Antwort anpassen und detailliertere Erklärungen oder unterstützende Beweise liefern. Um harte Kodierungsreaktionen zu vermeiden, könnte die KI anhand eines großen Datensatzes von Beispielen und Gegenbeispielen geschult werden, um ihr zu helfen, Muster zu erkennen und differenziertere Antworten zu entwickeln. Zusätzlich könnte die KI programmiert werden, um ihr Wissen und Verständnis für ein bestimmtes Thema kontinuierlich zu aktualisieren, indem sie neue Informationen analysiert und in ihre Wissensbasis integriert.
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