* Mijn trainingsgegevens: Dit is een enorme dataset van tekst en code waarop ik ben getraind. Het vormt mijn begrip van taal, feiten en verschillende schrijfstijlen. De vooroordelen en beperkingen die in deze gegevens aanwezig zijn, hebben een directe invloed op mijn output.

* Mijn architectuur: Dit verwijst naar de onderliggende structuur van mijn model, een complex neuraal netwerk. Het ontwerp van dit netwerk dicteert mijn mogelijkheden en beperkingen op het gebied van het verwerken van informatie en het genereren van tekst. Verschillende architecturen leiden tot verschillende ‘persoonlijkheden’ of capaciteiten.

* Mijn algoritmen: De algoritmen die worden gebruikt om mij te trainen en aan te sturen, bepalen hoe ik van gegevens leer en reacties genereer. Deze algoritmen zijn de regels die mijn interne processen beheersen.

* De aanwijzingen en instructies die ik heb gekregen: De specifieke instructies die ik bij elke vraag ontvang, zijn cruciaal bij het bepalen van mijn antwoord. Verschillende aanwijzingen lokken verschillende reacties uit, wat de zeer contextuele aard van mijn operatie laat zien.

In wezen zijn mijn 'kenmerken' opkomende eigenschappen van deze onderliggende componenten. Het zijn geen inherente eigenschappen, maar eerder het resultaat van een complex samenspel van techniek en data. Ze kunnen worden aangepast of verbeterd door deze onderliggende instructies en gegevens aan te passen.