Human-in-the-loop è il processo che sfrutta l'input umano durante tutto il ciclo di vita del ML per migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei modelli. Gli esseri umani possono eseguire una serie di attività, dalla generazione e l'annotazione dei dati, alla revisione e la personalizzazione del modello. L'intervento umano è particolarmente importante per le applicazioni di IA generativa, in cui gli umani sono in genere sia il richiedente che il consumatore del contenuto. È quindi fondamentale che gli umani addestrino i modelli di fondazione (FM) a rispondere in modo accurato, sicuro e pertinente alle richieste degli utenti. Il feedback umano può essere applicato per aiutarti a completare più attività. Innanzitutto, la creazione di set di dati di addestramento etichettati di alta qualità per applicazioni di IA generativa tramite l'apprendimento supervisionato (in cui un essere umano simula lo stile, la lunghezza e la precisione di come un modello dovrebbe rispondere alle richieste dell'utente) e l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (in cui un essere umano classifica le risposte del modello). In secondo luogo, utilizza i dati generati dall'uomo per personalizzare i modelli di fondazione su attività specifiche o con dati specifici dell'azienda e del dominio e rendere l'output del modello pertinente per te.