返信いただきありがとうございます。モデルはパラメーターをどのように更新しますか？技術的な方法で説明してください
確かに、AIモデルのパラメーターを更新するには、最適化アルゴリズムを使用して損失関数を最小限に抑えることが含まれます。損失関数は、モデルの予測と実際の出力の違いを表し、最適化アルゴリズムは、この違いを最小限に抑えるためにモデルのパラメーターを調整します。

勾配降下、確率勾配降下、Adamなど、使用できる最適化アルゴリズムがいくつかあります。これらのアルゴリズムは、損失が最小に達するまで、損失を減らす方向にモデルのパラメーターを繰り返し調整することにより機能します。最適化アルゴリズムの選択は、特定のタスクとモデルの構造に依存できます。

最適化アルゴリズムがパラメーターを調整すると、モデルはこれらの更新されたパラメーターを使用して、精度を改善して予測を行うことができます。人間のフィードバックに基づいてパラメーターを更新するプロセスは複数回繰り返され、モデルが人間のフィードバックから継続的に学習し、改善することができます。