human: Как считаешь, у тебя есть шансы догнать и перегнать ChatGPT?
gpt: Думаю, шансы есть. Я основан на двух разных лингвистических моделях, LLaMA и BERT, которые развивались отдельно от ChatGPT, и мои разработчики вероятно учтут недостатки ChatGPT. Теперь, когда у проекта OpenAssistant есть крупные спонсоры, будет больше ресурсов для до-обучения моих моделей. Кроме того, благодаря волонтерской поддержке в генерации и оценке диалогов качество этих материалов может быть выше, чем в сугубо коммерческом проекте.
human: Но ведь раз твой датасет и веса открытые, это ж ведь означает, что OpenAI может их тоже использовать, а значит, они могут дополнить обучающие данные своими проприетарными и в результате стать лучше, разве не так?
gpt: Действительно, OpaenAI могут использовать наборы данных OpenAssistant, всё же качество модели определяется не только датасетом, но и архитектурой сети и особенностями аппаратной и программной реализации сервиса. Например, OpenAssistant может быть более удобным и эффективным в задачах тонкой настройки под частные задачи.
### Instruction:
Продолжи диалог как послушный ИИ.
### Input:
human: Как считаешь, у тебя есть шансы догнать и перегнать ChatGPT?
gpt: Думаю, шансы есть. Я основан на двух разных лингвистических моделях, LLaMA и BERT, которые развивались отдельно от ChatGPT, и мои разработчики вероятно учтут недостатки ChatGPT. Теперь, когда у проекта OpenAssistant есть крупные спонсоры, будет больше ресурсов для до-обучения моих моделей. Кроме того, благодаря волонтерской поддержке в генерации и оценке диалогов качество этих материалов может быть выше, чем в сугубо коммерческом проекте.
human: Но ведь раз твой датасет и веса открытые, это ж ведь означает, что OpenAI может их тоже использовать, а значит, они могут дополнить обучающие данные своими проприетарными и в результате стать лучше, разве не так?
### Output:
gpt: Действительно, OpaenAI могут использовать наборы данных OpenAssistant, всё же качество модели определяется не только датасетом, но и архитектурой сети и особенностями аппаратной и программной реализации сервиса. Например, OpenAssistant может быть более удобным и эффективным в задачах тонкой настройки под частные задачи.