Бързо обучение/инженерство: Научете се да говорите с AI

• Автор:
• име Автор

  Quantumrun Foresight
• Март 11, 2024

Резюме на прозрението

Обучението, базирано на подсказки, трансформира машинното обучение (ML), позволявайки на големите езикови модели (LLM) да се адаптират без обширно повторно обучение чрез внимателно изработени подкани. Тази иновация подобрява обслужването на клиентите, автоматизира задачите и насърчава възможностите за кариера в бързото инженерство. Дългосрочните последици от тази технология могат да включват подобряване на обществените услуги и комуникацията от страна на правителствата и преминаване на бизнеса към автоматизирани стратегии.

Контекст за бързо обучение/инженерство

Бързото обучение се очертава като променяща играта стратегия в машинното обучение (ML). За разлика от традиционните методи, той позволява на големи езикови модели (LLM) като GPT-4 и BERT да се адаптират към различни задачи без обширно повторно обучение. Този метод се постига чрез внимателно изработени подкани, които са от съществено значение за прехвърлянето на знания за домейна към модела. Качеството на подканата значително влияе върху изхода на модела, което прави бързото инженерство критично умение. Проучването на McKinsey за 2023 г. относно AI разкрива, че организациите коригират стратегиите си за наемане на работа за генеративни цели на AI, със забележимо увеличение в наемането на бързи инженери (7% от респондентите, възприели AI).

Основното предимство на бързо базираното обучение се крие в способността му да подпомага фирми, които нямат достъп до големи количества етикетирани данни или работят в домейни с ограничена наличност на данни. Предизвикателството обаче се крие в разработването на ефективни подкани, които позволяват на един модел да превъзхожда множество задачи. Създаването на тези подкани изисква задълбочено разбиране на структурата и синтаксиса и итеративно усъвършенстване.

В контекста на ChatGPT на OpenAI, бързото обучение е инструмент за генериране на точни и контекстуално подходящи отговори. Чрез предоставяне на внимателно изградени подкани и усъвършенстване на модела въз основа на човешка оценка, ChatGPT може да се погрижи за широк набор от заявки, от прости до силно технически. Този подход намалява необходимостта от ръчен преглед и редактиране, спестявайки ценно време и усилия за постигане на желаните резултати.

Разрушително въздействие

Тъй като бързото инженерство продължава да се развива, хората ще открият, че взаимодействат със системи, задвижвани от AI, които предоставят по-подходящи за контекста отговори. Това развитие може да подобри обслужването на клиентите, персонализираното съдържание и ефективното извличане на информация. Тъй като хората все повече разчитат на взаимодействия, управлявани от AI, може да се наложи да станат по-проницателни в изработването на подкани, за да постигнат желаните резултати, подобрявайки уменията си за цифрова комуникация.

За компаниите възприемането на бързо базирано обучение може да доведе до по-голяма ефективност в различни аспекти на бизнес операциите. Захранваните с изкуствен интелект чатботове и виртуални асистенти ще станат по-умели в разбирането на заявките на клиентите, рационализирането на поддръжката и ангажираността на клиентите. Освен това бързото инженерство може да се използва при разработването на софтуер, автоматизирането на задачите за кодиране и намаляването на ръчните усилия. Компаниите може да се наложи да инвестират в обучение на бързи инженери, за да използват пълния потенциал на тази технология и може също така да се наложи да адаптират своите стратегии към развиващите се възможности на генеративните AI системи.

На правителствения фронт дългосрочното въздействие на бързото обучение може да се прояви в подобрени обществени услуги, особено в здравеопазването и киберсигурността. Правителствените агенции могат да използват AI системи за обработка на огромни данни и предоставяне на по-точни прозрения и препоръки. Освен това, тъй като AI се развива чрез бързо базирано обучение, правителствата може да се наложи да инвестират в обучение и изследвания в областта на AI, за да останат в челните редици на тази технология. 

Последици от бързото обучение/инженерство

По-широките последици от бързото обучение/инженерство могат да включват: 

• Търсенето на бързи инженери нараства, създавайки нови перспективи за кариера в областта и насърчавайки експертния опит в изработването на ефективни подкани за AI системи.
• Бързо базирано обучение, което позволява на системите за здравеопазване да обработват медицински данни по-ефективно, което води до по-добри препоръки за лечение и резултати в здравеопазването.
• Компаниите се насочват към стратегии, базирани на данни, оптимизиращи разработването на продукти, маркетинга и ангажираността на клиентите чрез бързо инженерство, което потенциално нарушава традиционните бизнес модели.
• Правителствата използват системи, управлявани от AI, създадени с бързо инженерство, за по-отзивчива и персонализирана комуникация с гражданите, което потенциално води до по-голямо политическо участие.
• Организации и правителства, използващи бърз инженеринг за укрепване на мерките за киберсигурност, помагайки за защита на чувствителни данни и критична инфраструктура.
• Бърз инженеринг, който помага за автоматизирането на анализа и отчитането на данни, подобрявайки точността и навременността на финансовите прозрения за бизнеса и инвеститорите.

Въпроси за разглеждане

• Как можете да използвате бързото инженерство, за да подобрите взаимодействието си със системите с изкуствен интелект в ежедневието?
• Какви потенциални възможности за кариера могат да възникнат при бързото инженерство и как можете да се подготвите за тях?