Dina istilah non-téknis, modél pembelajaran mesin dianggo ku ngagunakeun sét data ageung data latihan pikeun nguatkeun réspon 'hadé', sareng pikeun ngahukum réspon'salah'. Ku ngagunakeun umpan balik manusa, nyiptakeun sét data ieu sareng terang naha data éta saé atanapi goréng tiasa crowdsourced. Dina istilah anu langkung téknis, modél pembelajaran mesin nganggo alat matématika, sapertos régressi, pikeun nyiptakeun modél anu ngajelaskeun data. Ku nyayogikeun parameter (data), modél tiasa ngahasilkeun réspon. Dumasar kana réspon dibandingkeun sareng labél ('data' anu leres), modél diénggalan pikeun ngajelaskeunana langkung saé.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence