「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータのプロンプトからテキストを継続するように訓練されている自動網性大型言語モデル（LLM）です。そのため、46の言語と13のプログラミング言語でコヒーレントテキストを出力できます。人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できません。ブルームは、テキスト生成タスクとしてキャストすることによって、明示的に訓練されていないテキストタスクを実行するように指示することもできます。」
パラグラフ（軽微な修正）：
「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータのプロンプトからテキストを継続するように訓練されたオートレーフレーブラージランゲージモデル（LLM）です。そのため、46の言語と13のプログラミング言語でコヒーレントテキストを出力できます。人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できません。ブルームは、テキスト生成タスクとしてキャストすることによって、明示的に訓練されていないテキストタスクを実行するように指示することもできます。」

パラグラフ（推奨スタイル）：
「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータに関するプロンプトからテキストを継続するように訓練されたオープンソースのオートレーリングラージモデル（LLM）です。これは近年の多くのLLMの1つです。46の自然言語、13のプログラミング言語で人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できないコヒーレントテキストを出力でき、テキスト生成タスクとしてキャストすることによって、明示的に訓練されていないテキストタスクを実行するように指示することができます。」

パラグラフ（少し有益）：
「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータに関するプロンプトからテキストを継続するように訓練されているオープンソースのオートレーリング大型言語モデル（LLM）です。トレーニングを行うと、LLMの使用は次の単語を予測する反復プロセスです。またはプロンプトのサブワード。これが自己回帰になる理由です。1,000人以上のAI研究者の間の共同作業を通じて作成され、すべての人が試してみることができます。そのため、46の言語でコヒーレントテキストを出力できます。13人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できないプログラミング言語。ブルームは、テキスト生成タスクとキャストすることにより、明示的に訓練されていないテキストタスクを実行するように指示することもできます。このプロセスは、しばしば迅速なエンジニアリングと呼ばれます。あなたが達成しようとしているタスクを達成するために整合するようにLLMに与える最適なプロンプトを見つける研究です。」

パラグラフ（少し雄弁/感動的）：
「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータのプロンプトからテキストを継続するように訓練されています。オープンソースであるため、一般の人々は主張されているLLMSの使用にアクセスできます。AIの研究者は、大規模なAIモデルの台頭から生じる不平等のギャップを軽減するために非常に重要であるため、46の言語でコヒーレントテキストを出力し、人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できない13のプログラミング言語を出力できます。多くの有望な可能性を保持してください。ブルームは、テキスト生成タスクとしてキャストすることによって、明示的に訓練されていないテキストタスクを実行するように指示することもできます。」

パラグラフ（少し自信）：
「Bloomは、産業規模の計算リソースを使用して、膨大な量のテキストデータのプロンプトからテキストを継続するように訓練されている自動網性大型言語モデル（LLM）です。そのため、46の言語と13のプログラミング言語でコヒーレントテキストを出力できます。人間によって書かれたテキストとはほとんど区別できず、現在のすべてのベンチマークに対してうまく機能します。ブルームは、テキストタスクを実行するように指示することもできます。 - ショット、および成功率の増加に伴う2ショットの生成。」