Rýchle učenie/inžinierstvo: Naučte sa hovoriť s AI

• Autor:
• meno autora

  Predvídavosť Quantumrun
• March 11, 2024

Súhrn prehľadu

Učenie založené na výzvach transformuje strojové učenie (ML) a umožňuje prispôsobenie veľkých jazykových modelov (LLM) bez rozsiahleho opätovného školenia prostredníctvom starostlivo vytvorených výziev. Táto inovácia zlepšuje služby zákazníkom, automatizuje úlohy a podporuje kariérne príležitosti v rýchlom inžinierstve. Dlhodobé dôsledky tejto technológie by mohli zahŕňať vlády zlepšujúce verejné služby a komunikáciu a posun podnikov smerom k automatizovaným stratégiám.

Rýchly kontext vzdelávania/inžinierstva

Prompt-based learning sa objavil ako stratégia, ktorá mení hru v strojovom učení (ML). Na rozdiel od tradičných metód umožňuje veľkým jazykovým modelom (LLM) ako GPT-4 a BERT prispôsobiť sa rôznym úlohám bez rozsiahleho opätovného školenia. Táto metóda je dosiahnutá prostredníctvom starostlivo vytvorených výziev, ktoré sú nevyhnutné na prenos doménových znalostí do modelu. Kvalita promptu výrazne ovplyvňuje výstup modelu, vďaka čomu je promptné inžinierstvo kritickou zručnosťou. Prieskum spoločnosti McKinsey o umelej inteligencii z roku 2023 odhaľuje, že organizácie prispôsobujú svoje náborové stratégie generatívnym cieľom umelej inteligencie, pričom došlo k výraznému nárastu náboru rýchlych inžinierov (7 % respondentov prijímajúcich AI).

Primárna výhoda rýchleho učenia spočíva v jeho schopnosti pomáhať podnikom, ktoré nemajú prístup k veľkému množstvu označených údajov alebo pôsobia v doménach s obmedzenou dostupnosťou údajov. Výzva však spočíva vo vymýšľaní účinných výziev, ktoré umožnia jedinému modelu vynikať vo viacerých úlohách. Vytvorenie týchto výziev si vyžaduje hlboké pochopenie štruktúry a syntaxe a iteratívneho zdokonaľovania.

V kontexte ChatGPT OpenAI je rýchle učenie nápomocné pri vytváraní presných a kontextovo relevantných odpovedí. Poskytnutím starostlivo vytvorených výziev a zdokonalením modelu na základe ľudského hodnotenia môže ChatGPT uspokojiť širokú škálu otázok, od jednoduchých až po vysoko technické. Tento prístup znižuje potrebu manuálnej kontroly a úpravy, čím šetrí drahocenný čas a námahu pri dosahovaní požadovaných výsledkov.

Rušivý vplyv

Keďže rýchle inžinierstvo sa neustále vyvíja, jednotlivci sa ocitnú v interakcii so systémami poháňanými AI, ktoré poskytujú kontextovo relevantnejšie odpovede. Tento vývoj by mohol zlepšiť služby zákazníkom, personalizovaný obsah a efektívne vyhľadávanie informácií. Keďže sa jednotlivci čoraz viac spoliehajú na interakcie poháňané umelou inteligenciou, možno bude potrebné, aby sa stali náročnejšími pri vytváraní výziev, aby dosiahli požadované výsledky a zlepšili svoje digitálne komunikačné zručnosti.

Pre spoločnosti by prijatie rýchleho učenia mohlo viesť k vyššej efektívnosti v rôznych aspektoch obchodných operácií. Chatboty a virtuálni asistenti poháňaní AI sa stanú zručnejšími v porozumení zákazníckych dopytov, zefektívnia zákaznícku podporu a zapojenie. Okrem toho je možné rýchle inžinierstvo využiť pri vývoji softvéru, automatizácii úloh kódovania a znížení manuálnej námahy. Spoločnosti možno budú musieť investovať do školenia rýchlych inžinierov, aby využili plný potenciál tejto technológie, a tiež možno budú musieť prispôsobiť svoje stratégie vyvíjajúcim sa schopnostiam generatívnych systémov AI.

Na vládnom fronte by sa dlhodobý vplyv rýchleho učenia sa mohol prejaviť v zlepšení verejných služieb, najmä v zdravotníctve a kybernetickej bezpečnosti. Vládne agentúry môžu používať systémy AI na spracovanie rozsiahlych údajov a poskytovanie presnejších prehľadov a odporúčaní. Navyše, keďže sa AI vyvíja prostredníctvom rýchleho učenia, vlády možno budú musieť investovať do vzdelávania a výskumu AI, aby zostali v popredí tejto technológie. 

Dôsledky rýchleho učenia/inžinierstva

Širšie dôsledky rýchleho učenia/inžinierstva môžu zahŕňať: 

• Dopyt po rýchlych inžinieroch rastie, vytvárajú nové kariérne vyhliadky v odbore a podporujú odborné znalosti pri vytváraní efektívnych výziev pre systémy AI.
• Rýchle učenie, ktoré umožňuje systémom zdravotnej starostlivosti efektívnejšie spracovávať lekárske údaje, čo vedie k lepším odporúčaniam liečby a výsledkom zdravotnej starostlivosti.
• Spoločnosti prechádzajú smerom k stratégiám založeným na údajoch, optimalizujú vývoj produktov, marketing a zapojenie zákazníkov prostredníctvom rýchleho inžinierstva, čo môže potenciálne narušiť tradičné obchodné modely.
• Vlády využívajúce systémy riadené AI, vytvorené rýchlym inžinierstvom, na citlivejšiu a personalizovanú komunikáciu s občanmi, čo môže viesť k väčšej politickej účasti.
• Organizácie a vlády využívajúce rýchle inžinierstvo na posilnenie opatrení kybernetickej bezpečnosti, ktoré pomáhajú chrániť citlivé údaje a kritickú infraštruktúru.
• Rýchle inžinierstvo, ktoré pomáha automatizovať analýzu údajov a reportovanie, zlepšuje presnosť a aktuálnosť finančných prehľadov pre podniky a investorov.

Otázky na zváženie

• Ako môžete využiť rýchle inžinierstvo na zlepšenie vašich interakcií so systémami AI v každodennom živote?
• Aké potenciálne kariérne príležitosti sa môžu objaviť v rýchlom inžinierstve a ako sa na ne môžete pripraviť?