Kiire õppimine/inseneritöö: tehisintellektiga rääkimise õppimine

• Autor:
• autori nimi

  Quantumrun Foresight
• Märtsil 11, 2024

Ülevaate kokkuvõte

Viipepõhine õpe muudab masinõpet (ML), võimaldades suurte keelemudelite (LLM) kohandamist ilma ulatusliku ümberõppeta hoolikalt koostatud viipade abil. See uuendus täiustab klienditeenindust, automatiseerib ülesandeid ja soodustab karjäärivõimalusi kiires inseneritöös. Selle tehnoloogia pikaajalised tagajärjed võivad hõlmata valitsusi, kes parandavad avalikke teenuseid ja sidet, ning ettevõtted, kes liiguvad automatiseeritud strateegiate poole.

Kiire õppimise/inseneritöö kontekst

Kiiresti põhinev õpe on muutunud masinõppes (ML) mängu muutva strateegiana. Erinevalt traditsioonilistest meetoditest võimaldab see suurte keelemudelite (LLM) nagu GPT-4 ja BERT kohaneda erinevate ülesannetega ilma ulatusliku ümberõppeta. See meetod saavutatakse hoolikalt koostatud viipade abil, mis on olulised domeeniteadmiste mudelisse ülekandmisel. Viipe kvaliteet mõjutab oluliselt mudeli väljundit, muutes kiire projekteerimise kriitiliseks oskuseks. McKinsey 2023. aasta tehisintellekti käsitlevast uuringust selgub, et organisatsioonid kohandavad oma värbamisstrateegiaid tehisintellekti generatiivsete eesmärkide saavutamiseks, kusjuures märkimisväärselt suureneb kiirete inseneride palkamine (7% tehisintellekti omaks võtnud vastajatest).

Kiirõppe peamine eelis seisneb selle võimes aidata ettevõtteid, kellel puudub juurdepääs suurele hulgale märgistatud andmetele või mis tegutsevad piiratud andmetega valdkondades. Väljakutse seisneb aga tõhusate juhiste väljatöötamises, mis võimaldavad ühel mudelil mitme ülesandega suurepäraselt toime tulla. Nende viipade koostamine nõuab struktuuri ja süntaksi sügavat mõistmist ning iteratiivset täpsustamist.

OpenAI ChatGPT kontekstis on viipepõhine õpe täpsete ja kontekstuaalselt asjakohaste vastuste loomisel oluline. Pakkudes hoolikalt koostatud viipasid ja viimistledes inimeste hinnangul põhinevat mudelit, suudab ChatGPT vastata paljudele päringutele, alates lihtsatest kuni väga tehnilisteni. See lähenemisviis vähendab käsitsi ülevaatamise ja redigeerimise vajadust, säästes väärtuslikku aega ja vaeva soovitud tulemuste saavutamiseks.

Häiriv mõju

Kuna kiire inseneritöö areneb edasi, hakkavad inimesed suhtlema AI-toega süsteemidega, mis pakuvad kontekstuaalselt asjakohasemaid vastuseid. See areng võib parandada klienditeenindust, isikupärastatud sisu ja tõhusat teabeotsingut. Kuna inimesed toetuvad üha enam AI-põhisele suhtlusele, võivad nad soovitud tulemuste saavutamiseks, oma digitaalsete suhtlemisoskuste parandamiseks, viipade koostamisel muutuda tähelepanelikumaks.

Ettevõtete jaoks võib viivitamatu õppe kasutuselevõtt tuua kaasa suurema tõhususe äritegevuse erinevates aspektides. AI-toega vestlusrobotid ja virtuaalsed assistendid saavad klientide päringute mõistmisel, klienditoe ja kaasamise sujuvamaks muutmisel osavamaks. Lisaks saab kiiret projekteerimist kasutada tarkvaraarenduses, kodeerimistoimingute automatiseerimises ja käsitsi töötamise vähendamises. Ettevõtetel võib olla vaja investeerida inseneride koolitamisse, et kasutada ära selle tehnoloogia täielik potentsiaal, ning samuti võib tekkida vajadus kohandada oma strateegiaid generatiivsete AI-süsteemide arenevate võimalustega.

Valitsuse tasandil võib viivitamatu õppe pikaajaline mõju avalduda avalike teenuste, eriti tervishoiu ja küberjulgeoleku parandamises. Valitsusasutused võivad kasutada tehisintellekti süsteeme tohutute andmete töötlemiseks ning täpsemate ülevaadete ja soovituste pakkumiseks. Veelgi enam, kuna tehisintellekt areneb kiirepõhise õppe kaudu, võib valitsustel olla vaja investeerida tehisintellekti haridusse ja teadusuuringutesse, et püsida selle tehnoloogia esirinnas. 

Kiire õppimise/inseneritöö tagajärjed

Kiire õppimise/inseneritöö laiemad tagajärjed võivad hõlmata järgmist: 

• Nõudlus kiirete inseneride järele kasvab, luues selles valdkonnas uusi karjäärivõimalusi ja edendades teadmisi tehisintellektisüsteemide jaoks tõhusate juhiste loomisel.
• Kiirelt põhinev õpe, mis võimaldab tervishoiusüsteemidel meditsiinilisi andmeid tõhusamalt töödelda, mis annab paremad ravisoovitused ja tervishoiu tulemused.
• Ettevõtted liiguvad andmepõhiste strateegiate poole, optimeerivad tootearendust, turundust ja klientide kaasamist kiire inseneritöö abil, mis võib häirida traditsioonilisi ärimudeleid.
• Valitsused, kes kasutavad tehisintellektipõhiseid süsteeme, mis on loodud kiire inseneritööga, et tagada kodanikega paremini reageeriv ja isikupärasem suhtlemine, mis võib viia suurema poliitilise osaluseni.
• Organisatsioonid ja valitsused, kes kasutavad küberjulgeolekumeetmete tugevdamiseks kiiret inseneritööd, aidates kaitsta tundlikke andmeid ja kriitilist infrastruktuuri.
• Kiire projekteerimine, mis aitab automatiseerida andmete analüüsi ja aruandlust, parandades ettevõtete ja investorite finantsteabe täpsust ja õigeaegsust.

Küsimused, mida kaaluda

• Kuidas saate kiiret insenertehingut kasutada, et tõhustada igapäevaelus oma interaktsiooni AI-süsteemidega?
• Millised potentsiaalsed karjäärivõimalused võivad kiires inseneritöös tekkida ja kuidas saate nendeks valmistuda?