とは何ですか 勾配降下法?

別の報酬モデルを必要とせずに、好みのペアに基づいてモデルを直接微調整するトレーニング方法。

損失を減らすために各パラメータをどの程度変更する必要があるかを示すベクトル。

ネットワークを通じて予測誤差を逆方向に伝播することによってモデルの重みを更新するコア トレーニング アルゴリズム。

データまたはモデルの動作におけるエラーまたは不公平性の一貫したパターン。

一般化を改善するためにハードラベルを柔らかくする正則化方法。

各更新ステップでパラメータがどの程度変更されるかを制御するトレーニング ハイパーパラメータ。