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迅速な学習/エンジニアリング: AI との会話の学習

迅速なエンジニアリングは重要なスキルになりつつあり、人間と機械のより良いインタラクションへの道を切り開きます。

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クォンタムラン・フォーサイト
2024 年 3 月 11 日

洞察の要約

プロンプトベースの学習は機械学習 (ML) を変革しており、慎重に作成されたプロンプトを通じて大規模な再トレーニングなしで大規模言語モデル (LLM) を適応させることができます。このイノベーションにより、顧客サービスが強化され、タスクが自動化され、迅速なエンジニアリングにおけるキャリアの機会が促進されます。このテクノロジーの長期的な影響には、政府による公共サービスとコミュニケーションの改善、企業の自動化戦略への移行などが含まれる可能性があります。

学習/エンジニアリングのコンテキストを迅速に提供

プロンプトベースの学習は、機械学習 (ML) における革新的な戦略として登場しました。従来の方法とは異なり、GPT-4 や BERT などの大規模言語モデル (LLM) を大規模な再トレーニングなしでさまざまなタスクに適応させることができます。この方法は、ドメインの知識をモデルに伝達するために不可欠な、慎重に作成されたプロンプトによって実現されます。プロンプトの品質はモデルの出力に大きく影響するため、プロンプトエンジニアリングは重要なスキルになります。マッキンゼーの AI に関する 2023 年の調査では、組織が生成型 AI の目標に向けて採用戦略を調整しており、即時エンジニアの採用が顕著に増加していることが明らかになりました (AI 導入回答者の 7%)。

プロンプトベースの学習の主な利点は、大量のラベル付きデータにアクセスできない企業や、データの利用可能性が限られているドメインで事業を運営している企業を支援できることにあります。ただし、課題は、単一のモデルが複数のタスクで優れた能力を発揮できるようにする効果的なプロンプトを考案することにあります。これらのプロンプトを作成するには、構造と構文を深く理解し、繰り返し改良する必要があります。

OpenAI の ChatGPT のコンテキストでは、プロンプトベースの学習は、正確で状況に応じた応答を生成するのに役立ちます。 ChatGPT は、慎重に構築されたプロンプトを提供し、人間の評価に基づいてモデルを改良することにより、単純なクエリから高度な技術的なクエリまで、幅広いクエリに対応できます。このアプローチにより、手動によるレビューと編集の必要性が減り、望ましい結果を達成するために貴重な時間と労力が節約されます。

破壊的な影響

プロンプトエンジニアリングが進化し続けるにつれて、個人は、より状況に応じた適切な応答を提供する AI を活用したシステムと対話することになるでしょう。この開発により、顧客サービス、パーソナライズされたコンテンツ、効率的な情報検索が向上する可能性があります。個人が AI 主導のインタラクションにますます依存するようになるにつれ、望ましい結果を達成するためのプロンプトを作成する際に、より洞察力を身につけ、デジタルコミュニケーションスキルを強化する必要があるかもしれません。

企業にとって、プロンプトベースの学習を導入することは、業務運営のさまざまな側面で効率の向上につながる可能性があります。 AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、顧客の質問をより熟練して理解し、顧客サポートとエンゲージメントを合理化します。さらに、プロンプトエンジニアリングをソフトウェア開発に活用して、コーディングタスクを自動化し、手作業を削減できます。企業は、このテクノロジーの可能性を最大限に活用するために迅速なエンジニアのトレーニングに投資する必要があるかもしれません。また、生成 AI システムの進化する機能に戦略を適応させる必要があるかもしれません。

政府の面では、即時学習の長期的な効果は、特に医療とサイバーセキュリティにおける公共サービスの改善に現れる可能性があります。政府機関は AI システムを使用して膨大なデータを処理し、より正確な洞察と推奨事項を提供する場合があります。さらに、AI はプロンプトベースの学習を通じて進化するため、政府はこのテクノロジーの最前線に立つために AI の教育と研究に投資する必要があるかもしれません。

迅速な学習/エンジニアリングの意味

迅速な学習/エンジニアリングの広範な影響には、次のものが含まれる可能性があります。

プロンプトエンジニアの需要が高まり、この分野で新たなキャリアの可能性が生まれ、AI システム用の効果的なプロンプトを作成する専門知識が育成されています。
即時ベースの学習により、医療システムが医療データをより効果的に処理できるようになり、より良い治療の推奨と医療成果がもたらされます。
企業はデータドリブン戦略に移行し、迅速なエンジニアリングを通じて製品開発、マーケティング、顧客エンゲージメントを最適化し、従来のビジネスモデルを破壊する可能性があります。
政府は迅速なエンジニアリングで作成された AI 主導のシステムを使用して、国民とのより応答性の高いパーソナライズされたコミュニケーションを実現し、政治への参加の拡大につながる可能性があります。
組織や政府は迅速なエンジニアリングを採用してサイバーセキュリティ対策を強化し、機密データや重要なインフラストラクチャの保護に貢献しています。
迅速なエンジニアリングにより、データ分析とレポートの自動化が可能になり、企業や投資家にとって財務上の洞察の精度と適時性が向上します。