Брзо учење/инжењеринг: Научите да разговарате са АИ

• Аутор:
• ime аутора

  Куантумрун Форесигхт
• Март КСНУМКС, КСНУМКС

Сажетак увида

Учење засновано на брзом времену трансформише машинско учење (МЛ), омогућавајући великим језичким моделима (ЛЛМ) да се прилагоде без опсежне поновне обуке кроз пажљиво израђене упите. Ова иновација побољшава корисничку услугу, аутоматизује задатке и подстиче могућности за каријеру у брзом инжењерингу. Дугорочне импликације ове технологије могле би укључити владе које побољшавају јавне услуге и комуникацију, као и прелазак предузећа на аутоматизоване стратегије.

Контекст брзог учења/инжењеринга

Учење засновано на брзом времену појавило се као стратегија која мења игру у машинском учењу (МЛ). За разлику од традиционалних метода, омогућава великим језичким моделима (ЛЛМ) као што су ГПТ-4 и БЕРТ да се прилагоде различитим задацима без опсежне поновне обуке. Овај метод се постиже пажљиво израђеним упутствима, неопходним за преношење знања из домена у модел. Квалитет промпта значајно утиче на излаз модела, чинећи брзо инжењеринг критичном вештином. МцКинсеијево истраживање о вештачкој интелигенцији из 2023. открива да организације прилагођавају своје стратегије запошљавања генеративним циљевима вештачке интелигенције, уз приметан пораст брзог запошљавања инжењера (7% испитаника који су усвојили вештачку интелигенцију).

Примарна предност брзог учења лежи у његовој способности да помогне предузећима која немају приступ великим количинама означених података или раде у доменима са ограниченом доступношћу података. Међутим, изазов лежи у осмишљавању ефикасних упутстава која омогућавају једном моделу да се истакне у више задатака. Израда ових упутстава захтева дубоко разумевање структуре и синтаксе и итеративно прецизирање.

У контексту ОпенАИ-овог ЦхатГПТ-а, учење засновано на брзом времену је кључно за генерисање тачних и контекстуално релевантних одговора. Пружајући пажљиво конструисана упутства и усавршавајући модел заснован на људској процени, ЦхатГПТ може да одговори на широк спектар упита, од једноставних до високо техничких. Овај приступ смањује потребу за ручним прегледом и уређивањем, штедећи драгоцено време и труд у постизању жељених резултата.

Ометајући утицај

Како брзи инжењеринг наставља да се развија, појединци ће се наћи у интеракцији са системима са вештачком интелигенцијом који пружају контекстуално релевантније одговоре. Овај развој би могао да побољша корисничку услугу, персонализовани садржај и ефикасно проналажење информација. Како се појединци све више ослањају на интеракције вођене вештачком интелигенцијом, можда ће морати да постану проницљивији у креирању упутстава како би постигли жељене резултате, побољшавајући своје вештине дигиталне комуникације.

За компаније, усвајање брзог учења може довести до веће ефикасности у различитим аспектима пословања. Четботи и виртуелни асистенти са АИ-ом постаће вештији у разумевању упита купаца, поједностављењу корисничке подршке и ангажовању. Поред тога, брзи инжењеринг се може искористити у развоју софтвера, аутоматизацији задатака кодирања и смањењу ручног напора. Компаније ће можда морати да улажу у обуку брзих инжењера како би искористиле пуни потенцијал ове технологије, а можда ће морати и да прилагоде своје стратегије еволуирајућим могућностима генеративних система вештачке интелигенције.

На владином фронту, дугорочни утицај брзог учења могао би се манифестовати у побољшању јавних услуга, посебно у здравственој заштити и сајбер безбедности. Владине агенције могу користити системе вештачке интелигенције за обраду огромних података и пружање прецизнијих увида и препорука. Штавише, како се АИ развија кроз брзо учење, владе ће можда морати да улажу у образовање и истраживање вештачке интелигенције како би остале на челу ове технологије. 

Импликације брзог учења/инжењеринга

Шире импликације брзог учења/инжењеринга могу укључивати: 

• Потражња за брзим инжењерима расте, стварајући нове изгледе за каријеру у овој области и подстичући стручност у креирању ефикасних упутстава за системе вештачке интелигенције.
• Брзо учење које омогућава здравственим системима да ефикасније обрађују медицинске податке, што доводи до бољих препорука за лечење и исхода здравствене заштите.
• Компаније се померају ка стратегијама заснованим на подацима, оптимизујући развој производа, маркетинг и ангажовање купаца кроз брз инжењеринг, потенцијално нарушавајући традиционалне пословне моделе.
• Владе које користе системе вођене вештачком интелигенцијом, креиране брзим инжењерингом, за одговорнију и персонализованију комуникацију са грађанима, што потенцијално доводи до већег политичког учешћа.
• Организације и владе које користе брз инжењеринг за јачање мера сајбер безбедности, помажући у заштити осетљивих података и критичне инфраструктуре.
• Брзи инжењеринг помаже у аутоматизацији анализе података и извештавања, побољшавајући тачност и благовременост финансијских увида за предузећа и инвеститоре.

Питања која треба размотрити

• Како можете искористити брзи инжењеринг да побољшате своју интеракцију са системима вештачке интелигенције у свакодневном животу?
• Које потенцијалне могућности за каријеру се могу појавити у брзом инжењерингу и како се можете припремити за њих?