{"conversations": [{"from": "user", "value": "Com pot aprendre un model IA de la confirmaci\u00f3 humana, si us plau, explica't d'una manera poc t\u00e8cnics."}, {"from": "assistant", "value": "Hi ha diversos enfocaments d' assegurar- se que un model IA pot aprendre des d' un model de retroalimentaci\u00f3 humana. En un sentit no ideal, els models AI poden aprendre de la reacci\u00f3 humana a trav\u00e9s d' un proc\u00e9s de judici i d' un error. Aix\u00f2 pot implicant que un model AAI intenti diferents enfocaments a una tasca i despr\u00e9s rebre comentaris d' un usuari sobre com d' \u00e8xit \u00e9s l' aproximaci\u00f3. Usant aquest proc\u00e9s, el model AAI pot ajustar la seva aproximaci\u00f3 i aprendre de la confirmaci\u00f3 a millorar el seu rendiment. En un sentit t\u00e8cnic, l' IA, els models d' AIA, poden aprendre a trav\u00e9s d' un proc\u00e9s de cr\u00edtica a trav\u00e9s d' aprenentatge. Supervis implica proporcionar el model de dades etiquetades amb un model que ha estat etiquetat per un usuari hum\u00e0. Aquest model d' aprendre els patrons de correlaci\u00f3 entre les dades i les etiquetes, i les etiquetes associades, i llavors poden ajustar aquest proc\u00e9s de coneixement."}, {"from": "user", "value": "Hola."}, {"from": "assistant", "value": "Hola, com puc ajudar-te avui?"}]}