Rask læring/teknikk: Lære å snakke med AI

• Forfatter:
• forfatternavn

  Quantumrun Foresight
• Mars 11, 2024

Oppsummering av innsikt

Rask-basert læring transformerer maskinlæring (ML), slik at store språkmodeller (LLM) kan tilpasse seg uten omfattende omopplæring gjennom nøye utformede instruksjoner. Denne innovasjonen forbedrer kundeservicen, automatiserer oppgaver og fremmer karrieremuligheter innen rask prosjektering. De langsiktige implikasjonene av denne teknologien kan inkludere regjeringer som forbedrer offentlige tjenester og kommunikasjon, og virksomheter som går over til automatiserte strategier.

Rask læring/ingeniørkontekst

Promptbasert læring har dukket opp som en spillendrende strategi innen maskinlæring (ML). I motsetning til tradisjonelle metoder, lar det store språkmodeller (LLM) som GPT-4 og BERT tilpasse seg ulike oppgaver uten omfattende omtrening. Denne metoden oppnås gjennom nøye utformede spørsmål, avgjørende for å overføre domenekunnskap til modellen. Kvaliteten på forespørselen påvirker modellens produksjon betydelig, noe som gjør rask konstruksjon til en kritisk ferdighet. McKinseys 2023-undersøkelse om AI avslører at organisasjoner justerer ansettelsesstrategiene sine for generative AI-mål, med en bemerkelsesverdig økning i ansettelse av raske ingeniører (7 % av AI-adopterende respondenter).

Den primære fordelen med promptbasert læring ligger i dens evne til å hjelpe virksomheter som mangler tilgang til store mengder merkede data eller opererer i domener med begrenset datatilgjengelighet. Utfordringen ligger imidlertid i å utforme effektive spørsmål som gjør det mulig for en enkelt modell å utmerke seg i flere oppgaver. Å lage disse ledetekstene krever en dyp forståelse av struktur og syntaks og iterativ raffinement.

I sammenheng med OpenAIs ChatGPT, er promptbasert læring medvirkende til å generere nøyaktige og kontekstuelt relevante svar. Ved å gi nøye konstruerte spørsmål og avgrense modellen basert på menneskelig evaluering, kan ChatGPT imøtekomme et bredt spekter av spørsmål, fra enkle til svært tekniske. Denne tilnærmingen reduserer behovet for manuell gjennomgang og redigering, og sparer verdifull tid og krefter for å oppnå ønskede resultater.

Forstyrrende påvirkning

Etter hvert som rask konstruksjon fortsetter å utvikle seg, vil enkeltpersoner finne seg i å samhandle med AI-drevne systemer som gir mer kontekstuelt relevante svar. Denne utviklingen kan forbedre kundeservice, personlig tilpasset innhold og effektiv informasjonsinnhenting. Ettersom individer i økende grad stoler på AI-drevne interaksjoner, kan det hende de må bli mer kresne når det gjelder å lage spørsmål for å oppnå ønskede resultater, og forbedre deres digitale kommunikasjonsferdigheter.

For bedrifter kan det å ta i bruk hurtigbasert læring føre til større effektivitet i ulike aspekter av forretningsdrift. AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter vil bli flinkere til å forstå kundespørsmål, strømlinjeforme kundestøtte og engasjement. I tillegg kan rask engineering utnyttes i programvareutvikling, automatisering av kodeoppgaver og redusere manuell innsats. Bedrifter kan trenge å investere i opplæring av raske ingeniører for å utnytte det fulle potensialet til denne teknologien, og de kan også trenge å tilpasse strategiene sine til de utviklende egenskapene til generative AI-systemer.

På myndighetsfronten kan den langsiktige effekten av hurtigbasert læring manifestere seg i forbedrede offentlige tjenester, spesielt innen helsevesen og cybersikkerhet. Offentlige etater kan bruke AI-systemer til å behandle store data og gi mer nøyaktig innsikt og anbefalinger. I tillegg, ettersom AI utvikler seg gjennom rask-basert læring, kan det hende at myndigheter må investere i AI-utdanning og forskning for å holde seg i forkant av denne teknologien. 

Implikasjoner av rask læring/teknikk

Større implikasjoner av rask læring/teknikk kan omfatte: 

• Etterspørselen etter raske ingeniører øker, skaper nye karrieremuligheter i feltet og fremmer ekspertise i å lage effektive meldinger for AI-systemer.
• Rask-basert læring som gjør det mulig for helsevesenet å behandle medisinske data mer effektivt, noe som fører til bedre behandlingsanbefalinger og helseresultater.
• Bedrifter som går over til datadrevne strategier, optimaliserer produktutvikling, markedsføring og kundeengasjement gjennom rask utvikling, og potensielt forstyrrer tradisjonelle forretningsmodeller.
• Myndigheter som bruker AI-drevne systemer, opprettet med rask konstruksjon, for mer responsiv og personlig kommunikasjon med innbyggerne, noe som potensielt kan føre til større politisk deltakelse.
• Organisasjoner og myndigheter som bruker rask ingeniørarbeid for å styrke cybersikkerhetstiltak, og hjelper til med å beskytte sensitive data og kritisk infrastruktur.
• Rask ingeniørarbeid som hjelper med å automatisere dataanalyse og rapportering, forbedre nøyaktigheten og aktualiteten til finansiell innsikt for bedrifter og investorer.

Spørsmål å vurdere

• Hvordan kan du utnytte rask ingeniørkunst for å forbedre interaksjonene dine med AI-systemer i dagliglivet?
• Hvilke potensielle karrieremuligheter kan oppstå i rask ingeniørarbeid, og hvordan kan du forberede deg på dem?