Schnelles Lernen/Engineering: Lernen, mit KI zu sprechen

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  Quantumrun-Vorausschau
• 11. März 2024

Zusammenfassung der Einblicke

Aufforderungsbasiertes Lernen verändert das maschinelle Lernen (ML) und ermöglicht die Anpassung großer Sprachmodelle (LLMs) ohne umfangreiche Umschulung durch sorgfältig ausgearbeitete Eingabeaufforderungen. Diese Innovation verbessert den Kundenservice, automatisiert Aufgaben und fördert Karrieremöglichkeiten im Prompt Engineering. Die langfristigen Auswirkungen dieser Technologie könnten darin bestehen, dass Regierungen öffentliche Dienste und Kommunikation verbessern und Unternehmen auf automatisierte Strategien umsteigen.

Schneller Lern-/Ingenieurkontext

Aufforderungsbasiertes Lernen hat sich zu einer bahnbrechenden Strategie im maschinellen Lernen (ML) entwickelt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden können sich große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 und BERT ohne umfangreiche Umschulung an verschiedene Aufgaben anpassen. Diese Methode wird durch sorgfältig ausgearbeitete Eingabeaufforderungen erreicht, die für die Übertragung von Domänenwissen auf das Modell unerlässlich sind. Die Qualität der Eingabeaufforderung hat erheblichen Einfluss auf die Ausgabe des Modells und macht die prompte Entwicklung zu einer entscheidenden Fähigkeit. Die McKinsey-Umfrage zu KI aus dem Jahr 2023 zeigt, dass Unternehmen ihre Einstellungsstrategien an generative KI-Ziele anpassen, wobei ein deutlicher Anstieg bei der Einstellung zeitnaher Ingenieure zu verzeichnen ist (7 % der Befragten, die KI einführen).

Der Hauptvorteil des prompt-basierten Lernens liegt in seiner Fähigkeit, Unternehmen zu unterstützen, die keinen Zugriff auf große Mengen gekennzeichneter Daten haben oder in Bereichen mit begrenzter Datenverfügbarkeit tätig sind. Die Herausforderung besteht jedoch darin, effektive Eingabeaufforderungen zu entwickeln, die es einem einzelnen Modell ermöglichen, bei mehreren Aufgaben hervorragende Leistungen zu erbringen. Die Erstellung dieser Eingabeaufforderungen erfordert ein tiefes Verständnis der Struktur und Syntax sowie eine iterative Verfeinerung.

Im Kontext von OpenAIs ChatGPT ist promptbasiertes Lernen entscheidend für die Generierung genauer und kontextrelevanter Antworten. Durch die Bereitstellung sorgfältig konstruierter Eingabeaufforderungen und die Verfeinerung des Modells auf der Grundlage menschlicher Bewertungen kann ChatGPT ein breites Spektrum an Anfragen abdecken, von einfachen bis hin zu hochtechnischen. Dieser Ansatz reduziert den Bedarf an manueller Überprüfung und Bearbeitung und spart wertvolle Zeit und Mühe beim Erreichen der gewünschten Ergebnisse.

Störende Wirkung

Während sich das Prompt Engineering weiterentwickelt, werden Einzelpersonen mit KI-gestützten Systemen interagieren, die kontextbezogenere Antworten liefern. Diese Entwicklung könnte den Kundenservice, personalisierte Inhalte und den effizienten Informationsabruf verbessern. Da Einzelpersonen zunehmend auf KI-gesteuerte Interaktionen angewiesen sind, müssen sie möglicherweise anspruchsvoller bei der Formulierung von Eingabeaufforderungen werden, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen und ihre digitalen Kommunikationsfähigkeiten zu verbessern.

Für Unternehmen könnte die Einführung von zeitnahem Lernen zu einer höheren Effizienz in verschiedenen Aspekten des Geschäftsbetriebs führen. KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten werden besser darin sein, Kundenanfragen zu verstehen und den Kundensupport und die Kundenbindung zu optimieren. Darüber hinaus kann Prompt Engineering bei der Softwareentwicklung genutzt werden, um Codierungsaufgaben zu automatisieren und den manuellen Aufwand zu reduzieren. Unternehmen müssen möglicherweise in die Ausbildung von Schnellingenieuren investieren, um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen, und sie müssen möglicherweise auch ihre Strategien an die sich entwickelnden Fähigkeiten generativer KI-Systeme anpassen.

Auf staatlicher Ebene könnten sich die langfristigen Auswirkungen des zeitnahen Lernens in verbesserten öffentlichen Dienstleistungen manifestieren, insbesondere im Gesundheitswesen und in der Cybersicherheit. Regierungsbehörden können KI-Systeme nutzen, um umfangreiche Daten zu verarbeiten und genauere Erkenntnisse und Empfehlungen bereitzustellen. Darüber hinaus müssen Regierungen angesichts der Weiterentwicklung der KI durch zeitnahes Lernen möglicherweise in die KI-Ausbildung und -Forschung investieren, um bei dieser Technologie an der Spitze zu bleiben. 

Auswirkungen von schnellem Lernen/Ingenieurwesen

Weitere Auswirkungen von zeitnahem Lernen/Ingenieurwesen können sein: 

• Die Nachfrage nach Prompt-Ingenieuren steigt, was neue Karriereperspektiven in diesem Bereich schafft und das Fachwissen bei der Erstellung effektiver Prompts für KI-Systeme fördert.
• Aufforderungsbasiertes Lernen ermöglicht es Gesundheitssystemen, medizinische Daten effektiver zu verarbeiten, was zu besseren Behandlungsempfehlungen und Gesundheitsergebnissen führt.
• Unternehmen verlagern sich auf datengesteuerte Strategien, optimieren Produktentwicklung, Marketing und Kundenbindung durch schnelles Engineering und stören möglicherweise traditionelle Geschäftsmodelle.
• Regierungen nutzen KI-gesteuerte Systeme, die mit prompter Technik erstellt wurden, um eine reaktionsfähigere und personalisiertere Kommunikation mit den Bürgern zu ermöglichen, was möglicherweise zu einer stärkeren politischen Beteiligung führt.
• Organisationen und Regierungen setzen schnelles Engineering ein, um Cybersicherheitsmaßnahmen zu verstärken und so zum Schutz sensibler Daten und kritischer Infrastruktur beizutragen.
• Prompt Engineering hilft bei der Automatisierung der Datenanalyse und Berichterstattung und verbessert so die Genauigkeit und Aktualität finanzieller Erkenntnisse für Unternehmen und Investoren.

Fragen zu berücksichtigen

• Wie können Sie Prompt Engineering nutzen, um Ihre Interaktionen mit KI-Systemen im täglichen Leben zu verbessern?
• Welche potenziellen Karrierechancen ergeben sich im Prompt Engineering und wie kann man sich darauf vorbereiten?