OpenAI'da model eğitimi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Veri Toplama: Geniş bir metin verisi koleksiyonu yapılır, bu veriler kitaplar, makaleler, web siteleri gibi çeşitli kaynaklardan alınır. 2. Veri Ön İşleme: Veriler temizlenir, alakasız bilgiler ve hatalar düzeltilir, formatlanır. 3. Model Seçimi: Bağlam ve kelime ilişkilerini anlayan gelişmiş sinir ağı mimarileri, örneğin transformerler, seçilir. 4. Eğitim: Model, önceden işlenmiş veriler üzerinde eğitilir, desenler ve yapılar analiz edilir. 5. İnce Ayar (Fine-Tuning): Model, belirli bir görev için daha da optimize edilir, bu, hazır bir veri seti kullanılarak yapılır. 6. Değerlendirme ve Test: Modelin performansı, doğruluğu ve tutarlılığı değerlendirilir. 7. Dağıtım: Eğitim tamamlandıktan sonra model, gerçek dünya uygulamalarında kullanılmak üzere dağıtılır.