למידה/הנדסה מהירה: לימוד לדבר עם AI

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• במרץ 11, 2024

סיכום תובנה

למידה מבוססת הנחיות משנה את למידת מכונה (ML), ומאפשרת למודלים של שפה גדולים (LLMs) להסתגל ללא הדרכה מחדש מקיפה באמצעות הנחיות מעוצבות בקפידה. חדשנות זו משפרת את שירות הלקוחות, עושה משימות אוטומטית ומטפחת הזדמנויות קריירה בהנדסה מהירה. ההשלכות ארוכות הטווח של טכנולוגיה זו עשויות לכלול ממשלות שיפור השירותים הציבוריים והתקשורת, ועסקים העוברים לעבר אסטרטגיות אוטומטיות.

הקשר למידה/הנדסי מהיר

למידה מבוססת מיידיות הופיעה כאסטרטגיה משנה משחק בלמידת מכונה (ML). בניגוד לשיטות המסורתיות, היא מאפשרת למודלים של שפה גדולה (LLMs) כמו GPT-4 ו-BERT להסתגל למשימות שונות ללא אימון מחדש מקיף. שיטה זו מושגת באמצעות הנחיות מעוצבות בקפידה, חיוניות בהעברת ידע בתחום למודל. איכות ההנחיה משפיעה באופן משמעותי על תפוקת המודל, מה שהופך את ההנדסה המהירה למיומנות קריטית. הסקר של מקינזי לשנת 2023 בנושא בינה מלאכותית מגלה שארגונים מתאימים את אסטרטגיות הגיוס שלהם למטרות בינה מלאכותית, עם עלייה בולטת בגיוס מהנדסים מהירים (7% מהמשיבים המאמצים בינה מלאכותית).

היתרון העיקרי של למידה מבוססת מידה טמון ביכולתה לסייע לעסקים שאין להם גישה לכמויות גדולות של נתונים מסומנים או פועלים בתחומים עם זמינות נתונים מוגבלת. עם זאת, האתגר טמון בהמצאת הנחיות אפקטיביות המאפשרות למודל יחיד להצטיין במספר משימות. יצירת הנחיות אלו דורשת הבנה עמוקה של מבנה ותחביר ועידון איטרטיבי.

בהקשר של ה-ChatGPT של OpenAI, למידה מבוססת מיידיות מסייעת ביצירת תגובות מדויקות ורלוונטיות להקשר. על ידי אספקת הנחיות שנבנו בקפידה וחידוד המודל המבוסס על הערכה אנושית, ChatGPT יכול לתת מענה למגוון רחב של שאילתות, מפשוטות ועד טכניות ביותר. גישה זו מפחיתה את הצורך בסקירה ועריכה ידנית, וחוסכת זמן יקר ומאמץ בהשגת התוצאות הרצויות.

השפעה משבשת

ככל שההנדסה המהירה ממשיכה להתפתח, אנשים ימצאו את עצמם באינטראקציה עם מערכות המונעות בינה מלאכותית המספקות תגובות רלוונטיות יותר מבחינה הקשרית. פיתוח זה יכול לשפר את שירות הלקוחות, תוכן מותאם אישית ואחזור מידע יעיל. ככל שאנשים מסתמכים יותר ויותר על אינטראקציות מונעות בינה מלאכותית, ייתכן שהם צריכים להיות בעלי אבחנה רבה יותר ביצירת הנחיות כדי להשיג את התוצאות הרצויות, ולשפר את כישורי התקשורת הדיגיטלית שלהם.

עבור חברות, אימוץ למידה מבוססת מיידיות עשוי להוביל ליעילות רבה יותר בהיבטים שונים של הפעילות העסקית. צ'אטבוטים מונעי בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים יהפכו מיומנים יותר בהבנת שאילתות לקוחות, ייעול תמיכת לקוחות ומעורבות. בנוסף, ניתן למנף הנדסה מהירה בפיתוח תוכנה, אוטומציה של משימות קידוד והפחתת מאמץ ידני. ייתכן שחברות יצטרכו להשקיע בהכשרת מהנדסים מהירים כדי לנצל את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיה הזו, וייתכן שהן יצטרכו גם להתאים את האסטרטגיות שלהן ליכולות המתפתחות של מערכות בינה מלאכותית.

במישור הממשלתי, ההשפעה ארוכת הטווח של למידה מבוססת-מיידית יכולה להתבטא בשיפור השירותים הציבוריים, במיוחד בתחום הבריאות ואבטחת הסייבר. סוכנויות ממשלתיות עשויות להשתמש במערכות AI כדי לעבד נתונים עצומים ולספק תובנות והמלצות מדויקות יותר. יתרה מכך, כאשר בינה מלאכותית מתפתחת באמצעות למידה מבוססת-מיידית, ייתכן שממשלות יצטרכו להשקיע בחינוך ובמחקר בינה מלאכותית כדי להישאר בחזית הטכנולוגיה הזו. 

השלכות של למידה/הנדסה מהירה

השלכות רחבות יותר של למידה/הנדסה מהירה עשויות לכלול: 

• הביקוש למהנדסים מהירים עולה, יוצר סיכויי קריירה חדשים בתחום וטיפוח מומחיות ביצירת הנחיות יעילות למערכות בינה מלאכותית.
• למידה מבוססת מיידית המאפשרת למערכות בריאות לעבד נתונים רפואיים בצורה יעילה יותר, מה שמוביל להמלצות טיפול טובות יותר ולתוצאות בריאותיות טובות יותר.
• חברות עוברות לכיוון אסטרטגיות מונעות נתונים, מייעלות פיתוח מוצרים, שיווק ומעורבות לקוחות באמצעות הנדסה מהירה, שעלולה לשבש מודלים עסקיים מסורתיים.
• ממשלות המשתמשות במערכות מונעות בינה מלאכותית, שנוצרו עם הנדסה מהירה, לתקשורת מגיבה ומותאמת יותר עם אזרחים, שעלולה להוביל להשתתפות פוליטית רבה יותר.
• ארגונים וממשלות המשתמשים בהנדסה מהירה כדי לחזק את אמצעי אבטחת הסייבר, המסייעים בהגנה על נתונים רגישים ותשתיות קריטיות.
• הנדסה מהירה המסייעת באוטומציה של ניתוח נתונים ודיווח, שיפור הדיוק והעדכנות של תובנות פיננסיות עבור עסקים ומשקיעים.

שאלות שכדאי לקחת בחשבון

• איך אתה יכול למנף הנדסה מהירה כדי לשפר את האינטראקציות שלך עם מערכות AI בחיי היומיום?
• אילו הזדמנויות קריירה פוטנציאליות עשויות לצוץ בהנדסה מהירה, וכיצד ניתן להתכונן אליהן?