Brzo učenje/inženjering: Učenje razgovora sa AI

• Autor:
• Ime autora

  Quantumrun Foresight
• Mart 11, 2024

Sažetak uvida

Učenje zasnovano na brzini transformiše mašinsko učenje (ML), omogućavajući velikim jezičkim modelima (LLM) da se prilagode bez opsežne ponovne obuke kroz pažljivo izrađene upite. Ova inovacija poboljšava korisničku uslugu, automatizira zadatke i podstiče mogućnosti za karijeru u brzom inženjeringu. Dugoročne implikacije ove tehnologije mogle bi uključiti vlade koje poboljšavaju javne usluge i komunikaciju, kao i prelazak preduzeća na automatizirane strategije.

Kontekst brzog učenja/inženjeringa

Brzo učenje se pojavilo kao strategija koja menja igru ​​u mašinskom učenju (ML). Za razliku od tradicionalnih metoda, omogućava velikim jezičkim modelima (LLM) kao što su GPT-4 i BERT da se prilagode različitim zadacima bez opsežne ponovne obuke. Ova metoda se postiže pažljivo izrađenim upitima, neophodnim za prenošenje znanja iz domena u model. Kvalitet prompta značajno utiče na izlaz modela, čineći brzo inženjering kritičnom veštinom. McKinseyjevo istraživanje o AI iz 2023. otkriva da organizacije prilagođavaju svoje strategije zapošljavanja generativnim AI ciljevima, uz primjetan porast u zapošljavanju brzih inženjera (7% ispitanika koji su usvojili AI).

Primarna prednost brzog učenja leži u njegovoj sposobnosti da pomogne preduzećima koja nemaju pristup velikim količinama označenih podataka ili rade u domenima sa ograničenom dostupnošću podataka. Međutim, izazov leži u osmišljavanju efikasnih uputstava koja omogućavaju jednom modelu da se istakne u više zadataka. Izrada ovih uputstava zahtijeva duboko razumijevanje strukture i sintakse i iterativno preciziranje.

U kontekstu OpenAI-ovog ChatGPT-a, brzo učenje je ključno za generisanje tačnih i kontekstualno relevantnih odgovora. Pružajući pažljivo konstruisana uputstva i usavršavajući model zasnovan na ljudskoj proceni, ChatGPT može da odgovori na širok spektar upita, od jednostavnih do visoko tehničkih. Ovaj pristup smanjuje potrebu za ručnim pregledom i uređivanjem, štedeći dragocjeno vrijeme i trud u postizanju željenih rezultata.

Ometajući uticaj

Kako brzi inženjering nastavlja da se razvija, pojedinci će se naći u interakciji sa sistemima pokretanim AI koji pružaju kontekstualno relevantnije odgovore. Ovaj razvoj mogao bi poboljšati korisničku uslugu, personalizirani sadržaj i efikasno pronalaženje informacija. Kako se pojedinci sve više oslanjaju na interakcije vođene umjetnom inteligencijom, možda će morati postati pronicljiviji u kreiranju poticaja kako bi postigli željene rezultate, poboljšavajući svoje vještine digitalne komunikacije.

Za kompanije usvajanje brzog učenja može dovesti do veće efikasnosti u različitim aspektima poslovanja. Chat botovi i virtuelni asistenti sa AI postat će vještiji u razumijevanju upita kupaca, pojednostavljenju korisničke podrške i angažmana. Dodatno, brzi inženjering se može iskoristiti u razvoju softvera, automatizaciji zadataka kodiranja i smanjenju ručnog napora. Kompanije će možda morati da ulažu u obuku brzih inženjera kako bi iskoristile puni potencijal ove tehnologije, a možda će morati i da prilagode svoje strategije evoluirajućim mogućnostima generativnih AI sistema.

Na vladinom frontu, dugoročni uticaj brzog učenja mogao bi se manifestovati u poboljšanju javnih usluga, posebno u zdravstvenoj zaštiti i sajber sigurnosti. Vladine agencije mogu koristiti AI sisteme za obradu ogromnih podataka i pružanje preciznijih uvida i preporuka. Štaviše, kako se AI razvija kroz brzo učenje, vlade će možda morati da ulažu u obrazovanje i istraživanje AI kako bi ostale na čelu ove tehnologije. 

Implikacije brzog učenja/inženjeringa

Šire implikacije brzog učenja/inženjeringa mogu uključivati: 

• Potražnja za brzim inženjerima raste, stvarajući nove izglede za karijeru u ovoj oblasti i podstičući stručnost u kreiranju efikasnih uputstava za AI sisteme.
• Brzo učenje koje omogućava zdravstvenim sistemima da efikasnije obrađuju medicinske podatke, što dovodi do boljih preporuka za liječenje i ishoda zdravstvene zaštite.
• Kompanije se okreću strategijama zasnovanim na podacima, optimizirajući razvoj proizvoda, marketing i angažman kupaca kroz brzi inženjering, potencijalno narušavajući tradicionalne poslovne modele.
• Vlade koje koriste sisteme vođene umjetnom inteligencijom, kreirane brzim inženjeringom, za odgovorniju i personaliziraniju komunikaciju sa građanima, što potencijalno dovodi do većeg političkog učešća.
• Organizacije i vlade koje koriste brz inženjering za jačanje mjera kibernetičke sigurnosti, pomažući u zaštiti osjetljivih podataka i kritične infrastrukture.
• Brzi inženjering pomaže u automatizaciji analize podataka i izvještavanja, poboljšavajući tačnost i pravovremenost finansijskih uvida za preduzeća i investitore.

Pitanja koja treba razmotriti

• Kako možete iskoristiti brzi inženjering da poboljšate svoju interakciju sa AI sistemima u svakodnevnom životu?
• Koje potencijalne mogućnosti za karijeru se mogu pojaviti u brzom inženjeringu i kako se možete pripremiti za njih?