Aprendizaje/ingeniería rápidos: aprender a hablar con IA

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  Previsión Quantumrun
• Marzo 11, 2024

Resumen de información

El aprendizaje basado en indicaciones está transformando el aprendizaje automático (ML), permitiendo que los grandes modelos de lenguaje (LLM) se adapten sin una reentrenamiento extensa a través de indicaciones cuidadosamente diseñadas. Esta innovación mejora el servicio al cliente, automatiza tareas y fomenta oportunidades profesionales en ingeniería rápida. Las implicaciones a largo plazo de esta tecnología podrían incluir que los gobiernos mejoren los servicios públicos y las comunicaciones, y que las empresas adopten estrategias automatizadas.

Contexto rápido de aprendizaje/ingeniería

El aprendizaje basado en indicaciones se ha convertido en una estrategia revolucionaria en el aprendizaje automático (ML). A diferencia de los métodos tradicionales, permite que los modelos de lenguajes grandes (LLM) como GPT-4 y BERT se adapten a diversas tareas sin un reentrenamiento extenso. Este método se logra mediante indicaciones cuidadosamente elaboradas, esenciales para transferir conocimiento del dominio al modelo. La calidad del mensaje influye significativamente en el resultado del modelo, lo que hace que la ingeniería rápida sea una habilidad crítica. La encuesta de McKinsey de 2023 sobre IA revela que las organizaciones están ajustando sus estrategias de contratación para lograr objetivos de IA generativa, con un aumento notable en la contratación de ingenieros rápidos (7% de los encuestados que adoptan IA).

La principal ventaja del aprendizaje basado en indicaciones radica en su capacidad para ayudar a las empresas que carecen de acceso a grandes cantidades de datos etiquetados o que operan en dominios con disponibilidad limitada de datos. Sin embargo, el desafío radica en diseñar indicaciones efectivas que permitan a un solo modelo sobresalir en múltiples tareas. Elaborar estas indicaciones requiere una comprensión profunda de la estructura y la sintaxis y un refinamiento iterativo.

En el contexto de ChatGPT de OpenAI, el aprendizaje basado en indicaciones es fundamental para generar respuestas precisas y contextualmente relevantes. Al proporcionar indicaciones cuidadosamente elaboradas y refinar el modelo en función de la evaluación humana, ChatGPT puede atender una amplia gama de consultas, desde simples hasta muy técnicas. Este enfoque reduce la necesidad de revisión y edición manual, lo que ahorra tiempo y esfuerzo valiosos para lograr los resultados deseados.

Impacto disruptivo

A medida que la ingeniería rápida continúa evolucionando, las personas se encontrarán interactuando con sistemas impulsados ​​por inteligencia artificial que brindan respuestas más contextualmente relevantes. Este desarrollo podría mejorar el servicio al cliente, el contenido personalizado y la recuperación eficiente de información. A medida que las personas dependen cada vez más de las interacciones impulsadas por la IA, es posible que deban volverse más exigentes a la hora de elaborar indicaciones para lograr los resultados deseados, mejorando sus habilidades de comunicación digital.

Para las empresas, la adopción del aprendizaje basado en indicaciones podría conducir a una mayor eficiencia en diversos aspectos de las operaciones comerciales. Los chatbots y asistentes virtuales impulsados ​​por IA serán más hábiles para comprender las consultas de los clientes, optimizando la atención y el compromiso del cliente. Además, la ingeniería rápida se puede aprovechar en el desarrollo de software, automatizando las tareas de codificación y reduciendo el esfuerzo manual. Es posible que las empresas deban invertir en la formación de ingenieros rápidos para aprovechar todo el potencial de esta tecnología, y es posible que también deban adaptar sus estrategias a las capacidades en evolución de los sistemas de IA generativa.

En el frente gubernamental, el impacto a largo plazo del aprendizaje basado en indicaciones podría manifestarse en mejores servicios públicos, particularmente en atención médica y ciberseguridad. Las agencias gubernamentales pueden utilizar sistemas de inteligencia artificial para procesar una gran cantidad de datos y proporcionar información y recomendaciones más precisas. Además, a medida que la IA evoluciona a través del aprendizaje rápido, es posible que los gobiernos necesiten invertir en educación e investigación sobre IA para mantenerse a la vanguardia de esta tecnología. 

Implicaciones del aprendizaje/ingeniería rápidos

Las implicaciones más amplias del aprendizaje/ingeniería rápidos pueden incluir: 

• La demanda de ingenieros ágiles está aumentando, lo que crea nuevas perspectivas profesionales en el campo y fomenta la experiencia en la elaboración de indicaciones efectivas para sistemas de inteligencia artificial.
• El aprendizaje basado en indicaciones permite a los sistemas de atención médica procesar datos médicos de manera más efectiva, lo que conduce a mejores recomendaciones de tratamiento y resultados de atención médica.
• Las empresas están cambiando hacia estrategias basadas en datos, optimizando el desarrollo de productos, el marketing y la participación del cliente a través de una ingeniería rápida, lo que potencialmente altera los modelos de negocio tradicionales.
• Los gobiernos utilizan sistemas impulsados ​​por IA, creados con ingeniería rápida, para una comunicación más receptiva y personalizada con los ciudadanos, lo que potencialmente conduce a una mayor participación política.
• Organizaciones y gobiernos que emplean ingeniería rápida para reforzar las medidas de ciberseguridad, ayudando a proteger datos confidenciales e infraestructura crítica.
• Ingeniería rápida que ayuda a automatizar el análisis y la generación de informes de datos, mejorando la precisión y puntualidad de los conocimientos financieros para empresas e inversores.

Preguntas a considerar

• ¿Cómo puede aprovechar la ingeniería rápida para mejorar sus interacciones con los sistemas de inteligencia artificial en la vida diaria?
• ¿Qué posibles oportunidades profesionales podrían surgir en ingeniería rápida y cómo puede prepararse para ellas?