Wie kann ein KI-Modell aus menschlichem Feedback lernen? Bitte nicht-technischer und technischer Art erklären.
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In den Begriffen der Laien können Menschen helfen, ihre Methoden zur Erreichung eines bestimmten Ergebnisses anzupassen, indem sie ein korrektes Ergebnis liefern, wenn eine unerwünschte oder falsche Antwort vorgelegt wird. Dieses Ergebnis wird dann in die Sammlung von Assoziationen oder Verbindungen der KI integriert, oder Trainingsgewichte zwischen Objekten, durch ein separates Programm, das eine weitverbreitete, relative Anpassung ermöglicht. Oftmals wird menschliches Feedback als 'positive' oder 'negative' Belohnungen oder Konsequenzen durch die Methode des Verstärkungslernens gerahmt. Auf technische Weise lernen KI-Modelle von menschlichen Feedbacks über die Methode des überwachten Lernens, die durch das Training der KI auf einem beschrifteten Datensatz funktioniert, der eine Reihe von Proben enthält, die mit einem bestimmten Label oder Zielpaar gekoppelt sind. Wie das Modell lernt, diese Etiketten vorherzusagen, erzeugt es ein neuronales Netzwerk oder gewichtetes Diagramm, das verwendet wird, um die Eingabe durch mehrere Schichten von Knoten in eine bestimmte Ausgabe zu filtern. Während und nach diesem Prozess wird menschliches Feedback auf die Ausgabe über verschiedene Iterationen bereitgestellt, wo die Gewichte des Modells abgestimmt werden, um genauer zu werden, bis es eine bestimmte Schwelle für Genauigkeit erreicht. Es gibt verschiedene Techniken für Aktualisierungen dieser Art von Gewichtungen, die Verwendungsgewichtungen, die eine Funktion beinhaltet.
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