像 GPT-3.5 和 GPT-4 这样的 OpenAI 模型，在传统意义上并不会通过用户输入随着时间推移进行学习。 这些模型一旦经过训练便是静态的，这意味着它们的内部参数（权重）在初始训练阶段后保持不变。 当用户与它们互动时，模型会根据训练期间学习的模式生成响应，而不是根据对话期间提供的新信息。 例如，如果用户在聊天会话中纠正了模型的错误，则该模型不会将该更正保留用于以后的互动——每个查询都是独立处理的，没有任何对过去交流的持久记忆。
然而，开发人员可以通过定制模型的使用方式来模拟某种形式的“学习”。 例如，应用程序可以存储以前的互动，并在后续请求中将其作为上下文包含在内。 这允许模型在单个会话中引用对话的早期部分，从而创建连续性的错觉。 一个实际的例子是聊天机器人维护会话历史记录：如果用户指定他们喜欢用要点形式的摘要，应用程序可以将此指令附加到该会话中的未来查询中。 此外，微调（即在特定数据集上重新训练基础模型的过程）使组织能够调整模型以适应特定的任务。 例如，医疗应用程序可以在临床笔记上微调模型，以提高其在该领域的性能，但这需要有意的努力，而不是通过用户输入自动完成。
OpenAI 模型的静态性质对开发人员有影响。 由于模型无法动态更新，因此需要实时适应的应用程序必须依赖外部系统。 例如，客户支持工具可以将 GPT-4 与更新的产品信息数据库相结合，使用该模型生成响应，同时从数据库中提取当前数据。 这种分离也意味着开发人员必须处理模型知识过时的场景（例如，GPT-4 中 2023 年之后的事件），方法是将相关信息注入到提示中。 虽然这种方法需要更多的工程设计，但它可以确保对数据源的控制，并避免可能因不受控制的模型更新而产生的意外行为。