Hurtig læring/teknik: Lær at tale med AI

• Forfatter:
• Forfatter navn

  Quantumrun Foresight
• Marts 11, 2024

Oversigt over indsigt

Prompt-baseret læring transformerer maskinlæring (ML), hvilket gør det muligt for store sprogmodeller (LLM'er) at tilpasse sig uden omfattende genoptræning gennem omhyggeligt udformede prompter. Denne innovation forbedrer kundeservice, automatiserer opgaver og fremmer karrieremuligheder inden for hurtig ingeniørarbejde. De langsigtede konsekvenser af denne teknologi kan omfatte regeringer, der forbedrer offentlige tjenester og kommunikation, og virksomheder, der skifter til automatiserede strategier.

Hurtig læring/teknisk kontekst

Prompt-baseret læring er dukket op som en spilskiftende strategi inden for maskinlæring (ML). I modsætning til traditionelle metoder tillader det store sprogmodeller (LLM'er) som GPT-4 og BERT at tilpasse sig forskellige opgaver uden omfattende genoptræning. Denne metode opnås gennem omhyggeligt udformede prompter, der er afgørende for at overføre domæneviden til modellen. Kvaliteten af ​​prompten har væsentlig indflydelse på modellens output, hvilket gør prompt engineering til en kritisk færdighed. McKinseys 2023-undersøgelse om AI afslører, at organisationer justerer deres ansættelsesstrategier til generative AI-mål, med en bemærkelsesværdig stigning i ansættelse af hurtige ingeniører (7 % af de adspurgte, der adopterer AI).

Den primære fordel ved prompt-baseret læring ligger i dens evne til at hjælpe virksomheder, der mangler adgang til store mængder mærkede data eller opererer i domæner med begrænset datatilgængelighed. Men udfordringen ligger i at udtænke effektive prompter, der gør det muligt for en enkelt model at udmærke sig i flere opgaver. Udarbejdelse af disse prompter kræver en dyb forståelse af struktur og syntaks og iterativ forfining.

I forbindelse med OpenAI's ChatGPT er prompt-baseret læring medvirkende til at generere nøjagtige og kontekstuelt relevante svar. Ved at levere omhyggeligt konstruerede prompter og forfine modellen baseret på menneskelig evaluering, kan ChatGPT imødekomme en bred vifte af forespørgsler, fra enkle til meget tekniske. Denne tilgang reducerer behovet for manuel gennemgang og redigering, hvilket sparer værdifuld tid og indsats for at opnå de ønskede resultater.

Forstyrrende påvirkning

Efterhånden som hurtig teknik fortsætter med at udvikle sig, vil enkeltpersoner finde sig i at interagere med AI-drevne systemer, der giver mere kontekstuelt relevante svar. Denne udvikling kan forbedre kundeservice, personligt tilpasset indhold og effektiv informationssøgning. Efterhånden som individer i stigende grad er afhængige af AI-drevne interaktioner, skal de muligvis blive mere kræsne i at lave prompter for at opnå de ønskede resultater og forbedre deres digitale kommunikationsevner.

For virksomheder kan anvendelse af prompt-baseret læring føre til større effektivitet i forskellige aspekter af forretningsdrift. AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter vil blive dygtigere til at forstå kundeforespørgsler, strømline kundesupport og engagement. Derudover kan hurtig ingeniørarbejde udnyttes i softwareudvikling, automatisering af kodningsopgaver og reduceret manuel indsats. Virksomheder skal muligvis investere i at uddanne hurtige ingeniører til at udnytte det fulde potentiale af denne teknologi, og de kan også være nødt til at tilpasse deres strategier til de udviklende muligheder i generative AI-systemer.

På regeringsfronten kan den langsigtede virkning af prompt-baseret læring vise sig i forbedrede offentlige tjenester, især inden for sundhedspleje og cybersikkerhed. Regeringsorganer kan bruge AI-systemer til at behandle store data og give mere præcis indsigt og anbefalinger. Desuden, efterhånden som AI udvikler sig gennem prompt-baseret læring, kan regeringer blive nødt til at investere i AI-uddannelse og forskning for at forblive på forkant med denne teknologi. 

Implikationer af hurtig læring/teknik

Bredere implikationer af hurtig læring/teknik kan omfatte: 

• Efterspørgslen efter hurtige ingeniører stiger, skaber nye karrieremuligheder på området og fremmer ekspertise i at lave effektive prompter til AI-systemer.
• Hurtigbaseret læring, der gør det muligt for sundhedssystemerne at behandle medicinske data mere effektivt, hvilket fører til bedre behandlingsanbefalinger og sundhedsresultater.
• Virksomheder, der skifter til datadrevne strategier, optimerer produktudvikling, marketing og kundeengagement gennem hurtig konstruktion, hvilket potentielt forstyrrer traditionelle forretningsmodeller.
• Regeringer, der bruger AI-drevne systemer, skabt med hurtig teknik, til mere lydhør og personlig kommunikation med borgerne, hvilket potentielt kan føre til større politisk deltagelse.
• Organisationer og regeringer, der anvender hurtig ingeniørarbejde til at styrke cybersikkerhedsforanstaltninger, der hjælper med at beskytte følsomme data og kritisk infrastruktur.
• Hurtig ingeniørarbejde, der hjælper med at automatisere dataanalyse og rapportering, forbedre nøjagtigheden og aktualiteten af ​​finansiel indsigt for virksomheder og investorer.

Spørgsmål at overveje

• Hvordan kan du udnytte hurtig teknik til at forbedre din interaktion med AI-systemer i dagligdagen?
• Hvilke potentielle karrieremuligheder kan opstå i hurtig ingeniørarbejde, og hvordan kan du forberede dig på dem?