Брзо учење/инженерство: учење да разговарате со вештачка интелигенција

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Март 11, 2024

Резиме на увид

Учењето засновано на брзо време го трансформира машинското учење (ML), дозволувајќи им на големите јазични модели (LLM) да се приспособат без обемна повторна обука преку внимателно изработени упатства. Оваа иновација ја подобрува услугата за клиенти, ги автоматизира задачите и ги поттикнува можностите за кариера во брзото инженерство. Долгорочните импликации на оваа технологија би можеле да ги вклучат владите кои ги подобруваат јавните услуги и комуникацијата, а бизнисите се префрлаат кон автоматизирани стратегии.

Брзо учење/инженерски контекст

Учењето базирано на брзо време се појави како стратегија што ја менува играта во машинското учење (ML). За разлика од традиционалните методи, им овозможува на големите јазични модели (LLMs) како GPT-4 и BERT да се приспособат на различни задачи без обемна повторна обука. Овој метод се постигнува преку внимателно изработени потсетници, суштински за пренесување на знаењето за доменот на моделот. Квалитетот на промптот значително влијае на излезот на моделот, правејќи го брзото инженерство критична вештина. Истражувањето на Мекинси за вештачката интелигенција од 2023 година открива дека организациите ги прилагодуваат своите стратегии за вработување за генеративни цели за вештачка интелигенција, со забележителен пораст на ангажирање брзи инженери (7% од испитаниците кои усвојуваат вештачка интелигенција).

Примарната предност на брзото учење лежи во неговата способност да им помогне на бизнисите кои немаат пристап до големи количини означени податоци или работат во домени со ограничена достапност на податоци. Сепак, предизвикот лежи во осмислувањето ефективни потсетници кои овозможуваат еден модел да напредува во повеќе задачи. Изработката на овие инструкции бара длабоко разбирање на структурата и синтаксата и итеративно префинетост.

Во контекст на ChatGPT на OpenAI, брзото учење засновано е инструмент за генерирање точни и контекстуално релевантни одговори. Со обезбедување на внимателно конструирани потсетници и рафинирање на моделот заснован на човечка евалуација, ChatGPT може да одговори на широк опсег на прашања, од едноставни до високо технички. Овој пристап ја намалува потребата за рачно прегледување и уредување, заштедувајќи драгоцено време и напор за постигнување на посакуваните резултати.

Нарушувачко влијание

Како што продолжува да се развива брзото инженерство, поединците ќе се најдат во интеракција со системи напојувани со вештачка интелигенција кои обезбедуваат повеќе контекстуално релевантни одговори. Овој развој може да ја подобри услугата за клиенти, персонализираната содржина и ефикасното пребарување на информации. Бидејќи поединците се повеќе се потпираат на интеракциите водени од вештачката интелигенција, можеби ќе треба да станат попребирливи во изработката на инструкции за да ги постигнат посакуваните резултати, подобрувајќи ги нивните вештини за дигитална комуникација.

За компаниите, усвојувањето на брзо учење засновано може да доведе до поголема ефикасност во различни аспекти на деловното работење. Чет-ботови со вештачка интелигенција и виртуелни асистенти ќе станат повешти во разбирањето на барањата на клиентите, рационализирање на поддршката и ангажманот на клиентите. Дополнително, брзото инженерство може да се искористи за развој на софтвер, автоматизирање на задачите за кодирање и намалување на рачниот напор. Компаниите можеби ќе треба да инвестираат во обука на инженери кои ќе го искористат целосниот потенцијал на оваа технологија, а можеби ќе треба да ги приспособат своите стратегии на развојните способности на генеративните системи за вештачка интелигенција.

На владиниот фронт, долгорочното влијание на брзото учење би можело да се манифестира во подобрени јавни услуги, особено во здравството и сајбер безбедноста. Владините агенции може да користат системи за вештачка интелигенција за да обработат огромни податоци и да дадат попрецизни увиди и препораки. Покрај тоа, како што вештачката интелигенција се развива преку брзо учење, владите можеби ќе треба да инвестираат во образование и истражување за вештачка интелигенција за да останат во првите редови на оваа технологија. 

Импликации од брзо учење/инженерство

Пошироките импликации на брзото учење/инженеринг може да вклучуваат: 

• Побарувачката за брзи инженери расте, создавајќи нови изгледи за кариера на терен и поттикнувајќи експертиза во изработката на ефективни барања за системи со вештачка интелигенција.
• Навремено засновано учење што им овозможува на здравствените системи поефективно да обработуваат медицински податоци, што доведува до подобри препораки за третман и резултати од здравствената заштита.
• Компаниите се насочуваат кон стратегии водени од податоци, оптимизирање на развојот на производите, маркетингот и ангажманот на клиентите преку брзо инженерство, потенцијално нарушување на традиционалните деловни модели.
• Владите користат системи управувани од вештачка интелигенција, создадени со брз инженеринг, за поодговорна и персонализирана комуникација со граѓаните, што потенцијално води до поголемо политичко учество.
• Организации и влади кои користат брз инженеринг за зајакнување на мерките за сајбер безбедност, помагајќи да се заштитат чувствителните податоци и критичната инфраструктура.
• Брзо инженерство што помага во автоматизирање на анализата и известувањето на податоците, подобрување на точноста и навременоста на финансиските увиди за бизнисите и инвеститорите.

Прашања што треба да се разгледаат

• Како можете да го искористите брзото инженерство за да ги подобрите вашите интеракции со системите за вештачка интелигенција во секојдневниот живот?
• Кои потенцијални можности за кариера може да се појават во брзото инженерство и како можете да се подготвите за нив?