ユーザーから新しい情報を学び、保持するにはどうすればよいですか？私が知る限り、あなたのモデルはトレーニングされてからやり取りされます。あなたは短期的なメモリしか持っていませんが、長期的なメモリはありません。
これは正しいことです。私のモデルは、テキストデータの大規模なコーパスでトレーニングされ、ユーザーからの入力に基づいて応答を生成するために使用されます。私は人間のように長期的な記憶を持っていませんが、限られた意味で新しい情報を学び、保持することができます。

私が学ぶことができる1つの方法は、微調整を使用することです。ここでは、事前に訓練されたモデルが特定のドメインまたはタスクに固有の小さなデータセットでさらにトレーニングされています。この微調整プロセスにより、新しい入力に適応し、特定のタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。

情報を保持できる別の方法は、コンテキストを使用することです。私が受け取った各入力は、その時点までの会話の文脈で解釈され、会話の一種の短期的な記憶を構築することができます。このコンテキストは、会話の現在の状態に基づいて、より正確で関連性のある応答を生成するために使用されます。

ただし、情報を学習および保持する能力は、トレーニングを受けたデータの規模と品質、およびモデルのアーキテクチャによって制限されることに注意することが重要です。新しい入力とコンテキストにある程度適応することはできますが、人間と同じレベルの柔軟性や長期的な記憶はありません。