In nontechnical terms, machine learning models work by using large datasets of training data to reinforce 'good' responses, and to punish 'bad' responses. By using human feedback, creating these datasets and knowing whether the data is good or bad can be crowdsourced. 
In more technical terms, a machine learning model uses mathematical tools, such as regression, to create a model that describes the data. By supplying parameters (data), the model can output a response. Based on the response compared to the labels ('true' data), the model is updated to better describe it.
ในแง่ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องทำงานโดยใช้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมขนาดใหญ่เพื่อเสริมการตอบสนองที่ 'ดี' และเพื่อลงโทษการตอบสนองที่ 'ไม่ดี' ด้วยการใช้ความคิดเห็นของมนุษย์ การสร้างชุดข้อมูลเหล่านี้และการรู้ว่าข้อมูลนั้นดีหรือไม่ดีก็สามารถนำมาจากมวลชนได้ ในแง่ทางเทคนิค โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใช้เครื่องมือทางคณิตศาสตร์ เช่น การถดถอย เพื่อสร้างแบบจำลองที่อธิบายข้อมูล โดยการจัดหาพารามิเตอร์ (ข้อมูล) โมเดลสามารถส่งออกการตอบสนองได้ จากการตอบสนองเมื่อเปรียบเทียบกับป้ายกำกับ (ข้อมูล 'จริง') โมเดลจะได้รับการอัปเดตเพื่ออธิบายได้ดียิ่งขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence