Wie kann ein KI-Modell aus menschlichem Feedback lernen? Bitte nicht-technische und technisch erklären.
In einem nicht-technischen Weg, AI-Modelle lernen aus menschlichen Feedback durch einen Prozess genannt Verstärkung Lernen. Im Wesentlichen erhält das Modell eine Belohnung oder eine Strafe auf ihre Handlungen basiert und passt ihr Verhalten entsprechend. Zum Beispiel, wenn das KI-Modell eine richtige Vorhersage macht, kann es eine positive Belohnung erhalten, während, wenn es eine falsche Vorhersage, es kann eine negative Strafe. Im Laufe der Zeit, das Modell wird dieses Feedback verwenden, um seine Genauigkeit und Leistung zu verbessern. In einer technischen Weise, Verstärkung Lernen ist eine Art von maschinellem Lernen, die auf der Idee eines Agenten, der mit einer Umgebung interagieren, um ein Ziel zu erreichen basiert. Der Agent ergreift Maßnahmen und erhält Feedback in Form von Belohnungen oder Strafen, die es verwendet, um sein Verhalten zu aktualisieren und aus seinen Erfahrungen zu lernen. Im Falle eines KI-Modells Lernen aus menschlichen Feedback, der Agent ist das KI-Modell, die Umwelt ist die Aufgabe oder das Problem, das es zu lösen versucht, und das Feedback wird von den Menschen bereitgestellt.