Нейросети могут использовать для ответа на вопросы только те данные, на которых они были обучены. Они не способны использовать или обрабатывать данные, которые выходят за пределы их обучающего набора данных.
Нейросети обучаются на больших объемах данных с известными правильными ответами. Например, если нейросеть обучается определять, является ли изображение кошкой или собакой, ей предоставляются тысячи изображений кошек и собак соответственно, а также метки, указывающие, что это за изображение. На основе этой информации нейросеть настраивает веса и параметры своих внутренних слоев, чтобы правильно классифицировать новые изображения кошек и собак.
Однако, нейросети не имеют возможности "искать" или "загружать" новые данные самостоятельно. Они ограничены только теми данными, на которых были обучены. Это значит, что если нейросеть не имеет своих данных для ответа на вопрос, она не может использовать чужие данные для поиска ответа.
Например, если обучающий набор данных для нейросети состоит только из изображений собак и кошек, нейросеть не сможет ответить на вопрос о том, к какому классу относится изображение жирафа. Нейросеть не имеет знаний о жирафах и не обрабатывала изображения этого класса, поэтому она не может предоставить релевантный ответ.
Использование чужих данных для ответа на вопросы требует обучения нейросети на этих данных. Это может быть сделано с помощью процесса, называемого дообучением (fine-tuning). В этом случае, нейросеть может взять чужие данные и использовать их для обучения дополнительных слоев, которые могут предоставить ей новые знания и способности. Таким образом, после дообучения нейросеть сможет использовать чужие данные для ответа на вопросы.
Но важно отметить, что дообучение может быть сложным процессом и требует больших объемов данных и вычислительных ресурсов, а также специальных алгоритмов и методов обучения. Не всегда возможно просто взять и дообучить нейросеть на чужих данных. Поэтому, если нейросеть не обучалась на данных, относящихся к конкретному вопросу, она не сможет использовать чужие данные для получения релевантного ответа.
