Rewards and punishments in reinforcement learning can take a variety of forms, but they are typically numerical values that increase or decrease the likelihood of a certain action being taken. For example, if a reward is given when an action is taken, the model may increase its probability of taking that action in the future; whereas if a punishment is given, the model may decrease its probability of taking that action in the future.

The parameters of a function that handles the reinforcement component are typically adjusted based on the rewards and punishments the model receives. Additionally, feedback can be given to an AI model through various methods, such as providing the model with labeled examples, providing the model with feedback on its performance, or even providing the model with a reward or punishment for each action it takes.
รางวัลและการลงโทษในการเรียนรู้แบบเสริมกำลังอาจมีได้หลายรูปแบบ แต่โดยปกติแล้วจะเป็นค่าตัวเลขที่เพิ่มหรือลดโอกาสที่จะดำเนินการบางอย่าง ตัวอย่างเช่น หากได้รับรางวัลเมื่อมีการดำเนินการ แบบจำลองอาจเพิ่มความน่าจะเป็นในการดำเนินการนั้นในอนาคต ในขณะที่หากมีการลงโทษ โมเดลอาจลดความน่าจะเป็นในการดำเนินการนั้นในอนาคต โดยทั่วไปพารามิเตอร์ของฟังก์ชันที่จัดการส่วนประกอบเสริมแรงจะถูกปรับตามรางวัลและการลงโทษที่แบบจำลองได้รับ นอกจากนี้ ข้อเสนอแนะยังสามารถส่งให้กับโมเดล AI ได้ด้วยวิธีการต่างๆ เช่น การให้ตัวอย่างที่มีป้ายกำกับ การให้คำติชมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล หรือแม้แต่การให้รางวัลหรือการลงโทษแก่โมเดลสำหรับการดำเนินการแต่ละอย่างที่ทำ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence