Qayta mustahkamlash usulida o'rganish gradient ko'tarilishi orqali ishlaydi, biz mukofot funksiyasining model parametrlariga nisbatan gradientini olamiz - ya'ni biz parametrlar makonida mukofotning eng tez o'sishi mumkin bo'lgan yo'nalishni topamiz va bu yo'nalishda kichik qadam tashlaymiz. Biz aslida modelni "mukofotlaymiz" yoki "jazolaymiz". "Mukofot" - bu texnik atama, bu so'z ingliz tilida ishlatilganidek bir xil narsaga ishora qilmaydi.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence