There are several approaches to ensuring an AI model can learn from human feedback. In a nontechnical sense, AI models can learn from human feedback through a process of trial and error. This can involve making an AI model try different approaches to a task and then receiving feedback from a human user on how successful the approach is. By using this process, the AI model can then adjust its approach and learn from the feedback to improve its performance.

In a technical sense, AI models can learn from human feedback through a process of supervised learning. Supervised learning involves providing the AI model with labeled data sets that have been tagged by a human user. This allows the AI model to learn the patterns and correlations between the data points and the associated labels, and then use this knowledge to make predictions. By using this process, the AI model can adjust its approach based on the feedback it receives, thereby improving its performance.
 มีหลายวิธีเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI สามารถเรียนรู้จากคำติชมของมนุษย์ได้ ในแง่ที่ไม่ใช่ทางเทคนิค โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากความคิดเห็นของมนุษย์ผ่านกระบวนการลองผิดลองถูก ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทำให้โมเดล AI ลองใช้แนวทางต่างๆ ในงาน จากนั้นรับคำติชมจากผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ว่าแนวทางดังกล่าวประสบความสำเร็จเพียงใด เมื่อใช้กระบวนการนี้ โมเดล AI จะสามารถปรับแนวทางและเรียนรู้จากคำติชมเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพได้ ในทางเทคนิค โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากความคิดเห็นของมนุษย์ผ่านกระบวนการเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเกี่ยวข้องกับการจัดเตรียมโมเดล AI ด้วยชุดข้อมูลที่ติดป้ายกำกับซึ่งถูกแท็กโดยผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ ซึ่งช่วยให้โมเดล AI เรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลและป้ายกำกับที่เกี่ยวข้อง จากนั้นใช้ความรู้นี้ในการคาดการณ์ ด้วยการใช้กระบวนการนี้ โมเดล AI จะสามารถปรับแนวทางตามคำติชมที่ได้รับ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence