Greitas mokymasis / inžinerija: mokymasis kalbėti su AI

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Kovo 11, 2024

Įžvalgos santrauka

Skubu pagrįstas mokymasis keičia mašininį mokymąsi (ML), leidžiantį dideliems kalbų modeliams (LLM) prisitaikyti be didelio permokymo naudojant kruopščiai parengtus raginimus. Ši naujovė pagerina klientų aptarnavimą, automatizuoja užduotis ir skatina karjeros galimybes greitos inžinerijos srityje. Šios technologijos ilgalaikės pasekmės gali apimti vyriausybes, gerinančias viešąsias paslaugas ir komunikaciją, ir verslui, kuris pereina prie automatizuotų strategijų.

Greitas mokymosi/inžinerinis kontekstas

Greitas mokymasis atsirado kaip žaidimą keičianti mašininio mokymosi (ML) strategija. Skirtingai nuo tradicinių metodų, tai leidžia dideliems kalbos modeliams (LLM), pvz., GPT-4 ir BERT, prisitaikyti prie įvairių užduočių be didelio permokymo. Šis metodas pasiekiamas naudojant kruopščiai parengtus raginimus, būtinus perduodant srities žinias modeliui. Raginimo kokybė daro didelę įtaką modelio rezultatams, todėl greitas inžinerijos įgūdis yra labai svarbus. „McKinsey“ 2023 m. atliktas dirbtinio intelekto tyrimas atskleidžia, kad organizacijos koreguoja savo samdymo strategijas siekdamos generatyvių dirbtinio intelekto tikslų, todėl labai daugėja skubių inžinierių (7 proc. AI besinaudojančių respondentų).

Pagrindinis greito mokymosi privalumas yra galimybė padėti įmonėms, kurios neturi prieigos prie didelio pažymėtų duomenų kiekio arba dirba srityse, kuriose duomenų prieinamumas yra ribotas. Tačiau iššūkis yra sukurti veiksmingus raginimus, kurie leistų vienam modeliui puikiai atlikti kelias užduotis. Norint sukurti šiuos raginimus, reikia giliai suprasti struktūrą ir sintaksę bei pakartotinį tobulinimą.

OpenAI ChatGPT kontekste greitas mokymasis yra labai svarbus kuriant tikslius ir kontekstui tinkamus atsakymus. Teikdama kruopščiai parengtus raginimus ir patobulindama modelį, pagrįstą žmogaus vertinimu, „ChatGPT“ gali patenkinti daugybę užklausų – nuo ​​paprastų iki labai techninių. Šis metodas sumažina neautomatinės peržiūros ir redagavimo poreikį, sutaupo brangaus laiko ir pastangų norint pasiekti norimų rezultatų.

Trikdantis poveikis

Greitai inžinerijai tobulėjant, asmenys sąveikauja su dirbtinio intelekto valdomomis sistemomis, kurios teikia daugiau kontekstui tinkamų atsakymų. Ši plėtra galėtų pagerinti klientų aptarnavimą, suasmenintą turinį ir efektyvų informacijos gavimą. Kadangi žmonės vis labiau pasikliauja dirbtinio intelekto skatinama sąveika, jiems gali tekti būti įžvalgesniems kurdami raginimus, kad pasiektų norimų rezultatų ir pagerintų savo skaitmeninio bendravimo įgūdžius.

Įmonėms, pritaikius greitą mokymąsi, gali padidėti efektyvumas įvairiuose verslo veiklos aspektuose. Dirbtinio intelekto valdomi pokalbių robotai ir virtualūs padėjėjai padės geriau suprasti klientų užklausas, supaprastinti klientų palaikymą ir įtraukimą. Be to, greita inžinerija gali būti panaudota kuriant programinę įrangą, automatizuojant kodavimo užduotis ir sumažinant rankines pastangas. Įmonėms gali tekti investuoti į greitų inžinierių mokymą, kad išnaudotų visą šios technologijos potencialą, taip pat gali tekti pritaikyti savo strategijas prie kintančių generuojamųjų AI sistemų galimybių.

Kalbant apie vyriausybę, ilgalaikis greito mokymosi poveikis gali pasireikšti gerinant viešąsias paslaugas, ypač sveikatos priežiūros ir kibernetinio saugumo srityse. Vyriausybinės agentūros gali naudoti dirbtinio intelekto sistemas, kad apdorotų didžiulius duomenis ir pateiktų tikslesnes įžvalgas bei rekomendacijas. Be to, dirbtiniam intelektui vystantis per greitą mokymąsi, vyriausybėms gali tekti investuoti į AI švietimą ir mokslinius tyrimus, kad išliktų šios technologijos priešakyje. 

Greito mokymosi/inžinerijos pasekmės

Platesnės greito mokymosi / inžinerijos pasekmės gali apimti: 

• Didėja greitų inžinierių poreikis, sukuriantis naujas karjeros perspektyvas šioje srityje ir skatinantis patirtį kuriant veiksmingus AI sistemų raginimus.
• Greitas mokymasis, leidžiantis sveikatos priežiūros sistemoms veiksmingiau apdoroti medicininius duomenis, o tai lemia geresnes gydymo rekomendacijas ir sveikatos priežiūros rezultatus.
• Įmonės pereina prie duomenimis pagrįstų strategijų, optimizuoja produktų kūrimą, rinkodarą ir klientų įtraukimą per greitą inžineriją, gali sutrikdyti tradicinius verslo modelius.
• Vyriausybės, naudojančios dirbtiniu intelektu pagrįstas sistemas, sukurtas taikant greitą inžineriją, kad būtų lengviau reaguojama ir pritaikyta bendrauti su piliečiais, o tai gali paskatinti didesnį politinį dalyvavimą.
• Organizacijos ir vyriausybės, pasitelkiančios greitą inžineriją, kad sustiprintų kibernetinio saugumo priemones, padėtų apsaugoti neskelbtinus duomenis ir svarbią infrastruktūrą.
• Greita inžinerija, padedanti automatizuoti duomenų analizę ir ataskaitų teikimą, pagerinti įmonių ir investuotojų finansinių įžvalgų tikslumą ir savalaikiškumą.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Kaip galite panaudoti greitą inžineriją, kad pagerintumėte sąveiką su AI sistemomis kasdieniame gyvenime?
• Kokios galimos karjeros galimybės gali atsirasti greitoje inžinerijoje ir kaip joms pasiruošti?