Aprenentatge/enginyeria ràpida: aprendre a parlar amb IA

• autor:
• nom de l'autor

  Previsió de Quantumrun
• Març 11, 2024

Resum d'informació

L'aprenentatge basat en el prompte està transformant l'aprenentatge automàtic (ML), permetent que els grans models de llenguatge (LLM) s'adaptin sense un reentrenament exhaustiu mitjançant indicacions curosament dissenyades. Aquesta innovació millora el servei al client, automatitza les tasques i fomenta les oportunitats professionals en enginyeria ràpida. Les implicacions a llarg termini d'aquesta tecnologia podrien incloure els governs que milloren els serveis públics i la comunicació, i les empreses que canvien cap a estratègies automatitzades.

Context d'aprenentatge/enginyeria ràpid

L'aprenentatge basat en la rapidesa ha sorgit com una estratègia que canvia el joc en l'aprenentatge automàtic (ML). A diferència dels mètodes tradicionals, permet que els grans models de llenguatge (LLM) com GPT-4 i BERT s'adaptin a diverses tasques sense un reentrenament extensiu. Aquest mètode s'aconsegueix mitjançant indicacions curosament dissenyades, essencials per transferir el coneixement del domini al model. La qualitat de la indicació influeix significativament en la sortida del model, fent que l'enginyeria ràpida sigui una habilitat crítica. L'enquesta de 2023 de McKinsey sobre IA revela que les organitzacions estan ajustant les seves estratègies de contractació per als objectius generatius d'IA, amb un augment notable de la contractació d'enginyers ràpids (7% dels enquestats que adopten IA).

L'avantatge principal de l'aprenentatge basat en la ràpida rau en la seva capacitat per ajudar les empreses que no tenen accés a grans quantitats de dades etiquetades o que operen en dominis amb una disponibilitat limitada de dades. No obstant això, el repte rau a idear indicacions efectives que permetin que un únic model excel·li en múltiples tasques. L'elaboració d'aquestes indicacions requereix una comprensió profunda de l'estructura i la sintaxi i un perfeccionament iteratiu.

En el context del ChatGPT d'OpenAI, l'aprenentatge basat en promptes és fonamental per generar respostes precises i rellevants per al context. En proporcionar indicacions curosament construïdes i perfeccionar el model basat en l'avaluació humana, ChatGPT pot atendre una àmplia gamma de consultes, des de simples fins a altament tècniques. Aquest enfocament redueix la necessitat de revisió i edició manuals, estalviant temps i esforç valuosos per aconseguir els resultats desitjats.

Impacte disruptiu

A mesura que l'enginyeria ràpida continua evolucionant, els individus es trobaran interactuant amb sistemes impulsats per IA que proporcionen respostes més rellevants per al context. Aquest desenvolupament podria millorar el servei al client, el contingut personalitzat i la recuperació d'informació eficient. A mesura que les persones depenen cada cop més de les interaccions impulsades per l'IA, és possible que hagin de ser més exigents a l'hora d'elaborar instruccions per aconseguir els resultats desitjats, millorant les seves habilitats de comunicació digital.

Per a les empreses, l'adopció d'un aprenentatge basat en un prompte pot conduir a una major eficiència en diversos aspectes de les operacions empresarials. Els chatbots i els assistents virtuals basats en intel·ligència artificial seran més hàbils per entendre les consultes dels clients, racionalitzar l'assistència i la implicació del client. A més, l'enginyeria ràpida es pot aprofitar en el desenvolupament de programari, automatitzant les tasques de codificació i reduint l'esforç manual. És possible que les empreses hagin d'invertir en la formació d'enginyers ràpids per aprofitar tot el potencial d'aquesta tecnologia, i també poden haver d'adaptar les seves estratègies a les capacitats en evolució dels sistemes d'IA generativa.

En l'àmbit governamental, l'impacte a llarg termini de l'aprenentatge ràpid podria manifestar-se en la millora dels serveis públics, especialment en l'assistència sanitària i la ciberseguretat. Les agències governamentals poden utilitzar sistemes d'IA per processar grans dades i proporcionar informació i recomanacions més precises. A més, a mesura que la IA evoluciona a través d'un aprenentatge ràpid, és possible que els governs hagin d'invertir en educació i investigació en IA per mantenir-se a l'avantguarda d'aquesta tecnologia. 

Implicacions de l'aprenentatge/enginyeria ràpida

Les implicacions més àmplies de l'aprenentatge/enginyeria ràpida poden incloure: 

• La demanda d'enginyers ràpids augmenta, creant noves perspectives de carrera en el camp i fomentant l'experiència en l'elaboració d'indicacions efectives per als sistemes d'IA.
• Aprenentatge ràpid que permet als sistemes sanitaris processar les dades mèdiques de manera més eficaç, donant lloc a millors recomanacions de tractament i resultats sanitaris.
• Empreses que canvien cap a estratègies basades en dades, optimitzant el desenvolupament de productes, el màrqueting i la implicació del client mitjançant una enginyeria ràpida, que pot alterar els models de negoci tradicionals.
• Els governs utilitzen sistemes basats en IA, creats amb una enginyeria ràpida, per a una comunicació més sensible i personalitzada amb els ciutadans, que pot conduir a una major participació política.
• Organitzacions i governs que utilitzen una enginyeria ràpida per reforçar les mesures de ciberseguretat, ajudant a protegir les dades sensibles i la infraestructura crítica.
• Enginyeria ràpida que ajuda a automatitzar l'anàlisi i la generació d'informes de dades, millorant la precisió i l'oportunitat de la informació financera per a empreses i inversors.

Preguntes a tenir en compte

• Com podeu aprofitar l'enginyeria ràpida per millorar les vostres interaccions amb els sistemes d'IA a la vida diària?
• Quines oportunitats professionals poden sorgir en l'enginyeria ràpida i com us podeu preparar?