L'humain dans la boucle est le processus qui consiste à exploiter les données humaines tout au long du cycle de vie du ML afin d'améliorer la précision et la pertinence des modèles. Les humains peuvent effectuer diverses tâches, allant de la génération et de l'annotation de données à la révision et à la personnalisation des modèles. L'intervention humaine est particulièrement importante pour les applications d'IA générative, où les humains sont généralement à la fois le demandeur et le consommateur du contenu. Il est donc essentiel que les humains entraînent les modèles de fondation (FM) à répondre de manière précise, sûre et pertinente aux demandes des utilisateurs. Les commentaires humains peuvent être appliqués pour vous aider à accomplir plusieurs tâches. Tout d'abord, en créant des jeux de données d'entraînement labellisés de haute qualité pour des applications d'IA générative via un apprentissage supervisé (où un humain simule le style, la longueur et la précision de la manière dont un modèle doit répondre aux instructions de l'utilisateur) et un apprentissage de renforcement avec des commentaires humains (où un humain classe et classifie les réponses du modèle). Ensuite, en utilisant des données générées par l'homme pour personnaliser les FM en fonction de tâches spécifiques ou avec des données spécifiques à votre entreprise et à votre domaine et pour rendre les résultats du modèle pertinents pour vous.