Apprentissage rapide/ingénierie : apprendre à parler avec l'IA

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  Prévision quantique
• 11 mars 2024

Résumé des informations

L'apprentissage basé sur les invites transforme l'apprentissage automatique (ML), permettant aux grands modèles de langage (LLM) de s'adapter sans formation approfondie grâce à des invites soigneusement conçues. Cette innovation améliore le service client, automatise les tâches et favorise les opportunités de carrière dans l'ingénierie rapide. Les implications à long terme de cette technologie pourraient inclure l’amélioration des services publics et des communications par les gouvernements, ainsi que l’évolution des entreprises vers des stratégies automatisées.

Contexte d’apprentissage/ingénierie rapide

L'apprentissage basé sur les invites est devenu une stratégie révolutionnaire dans le domaine de l'apprentissage automatique (ML). Contrairement aux méthodes traditionnelles, elle permet aux grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 et BERT de s'adapter à diverses tâches sans formation approfondie. Cette méthode est obtenue grâce à des invites soigneusement conçues, essentielles au transfert des connaissances du domaine vers le modèle. La qualité de l'invite influence considérablement le résultat du modèle, ce qui fait de l'ingénierie des invites une compétence essentielle. L'enquête 2023 de McKinsey sur l'IA révèle que les organisations ajustent leurs stratégies de recrutement en fonction des objectifs de l'IA générative, avec une augmentation notable du recrutement d'ingénieurs rapides (7 % des personnes interrogées adoptant l'IA).

Le principal avantage de l’apprentissage instantané réside dans sa capacité à aider les entreprises qui n’ont pas accès à de grandes quantités de données étiquetées ou qui opèrent dans des domaines où la disponibilité des données est limitée. Cependant, le défi réside dans la conception d’invites efficaces permettant à un modèle unique d’exceller dans plusieurs tâches. L'élaboration de ces invites nécessite une compréhension approfondie de la structure et de la syntaxe ainsi qu'un raffinement itératif.

Dans le contexte de ChatGPT d'OpenAI, l'apprentissage basé sur des invites joue un rôle déterminant dans la génération de réponses précises et contextuellement pertinentes. En fournissant des invites soigneusement construites et en affinant le modèle sur la base d'une évaluation humaine, ChatGPT peut répondre à un large éventail de requêtes, des plus simples aux plus techniques. Cette approche réduit le besoin de révision et d’édition manuelles, économisant ainsi un temps et des efforts précieux pour atteindre les résultats souhaités.

Impact perturbateur

À mesure que l’ingénierie rapide continue d’évoluer, les individus se retrouveront à interagir avec des systèmes basés sur l’IA qui fourniront des réponses plus pertinentes sur le plan contextuel. Ce développement pourrait améliorer le service client, le contenu personnalisé et la récupération efficace des informations. Alors que les individus s’appuient de plus en plus sur des interactions basées sur l’IA, ils devront peut-être faire preuve de plus de discernement dans la création d’invites pour obtenir les résultats souhaités, améliorant ainsi leurs compétences en communication numérique.

Pour les entreprises, l’adoption d’un apprentissage rapide pourrait conduire à une plus grande efficacité dans divers aspects des opérations commerciales. Les chatbots et les assistants virtuels basés sur l'IA deviendront plus aptes à comprendre les requêtes des clients, rationalisant ainsi le support et l'engagement client. De plus, une ingénierie rapide peut être exploitée dans le développement de logiciels, automatisant les tâches de codage et réduisant les efforts manuels. Les entreprises devront peut-être investir dans la formation d’ingénieurs rapides pour exploiter tout le potentiel de cette technologie, et elles devront peut-être également adapter leurs stratégies aux capacités évolutives des systèmes d’IA générative.

Sur le plan gouvernemental, l’impact à long terme de l’apprentissage rapide pourrait se manifester par une amélioration des services publics, notamment dans les domaines des soins de santé et de la cybersécurité. Les agences gouvernementales peuvent utiliser des systèmes d’IA pour traiter de vastes données et fournir des informations et des recommandations plus précises. De plus, à mesure que l’IA évolue grâce à un apprentissage instantané, les gouvernements devront peut-être investir dans l’enseignement et la recherche en IA pour rester à l’avant-garde de cette technologie. 

Implications de l’apprentissage/ingénierie rapide

Les implications plus larges de l’apprentissage/ingénierie rapide peuvent inclure : 

• La demande d’ingénieurs prompts augmente, créant de nouvelles perspectives de carrière dans le domaine et favorisant l’expertise dans la création d’invites efficaces pour les systèmes d’IA.
• L'apprentissage rapide permet aux systèmes de santé de traiter les données médicales plus efficacement, conduisant ainsi à de meilleures recommandations de traitement et à de meilleurs résultats en matière de soins de santé.
• Les entreprises s'orientent vers des stratégies basées sur les données, optimisant le développement de produits, le marketing et l'engagement client grâce à une ingénierie rapide, ce qui pourrait perturber les modèles commerciaux traditionnels.
• Les gouvernements utilisent des systèmes basés sur l'IA, créés avec une ingénierie rapide, pour une communication plus réactive et personnalisée avec les citoyens, conduisant potentiellement à une plus grande participation politique.
• Les organisations et les gouvernements ont recours à une ingénierie rapide pour renforcer les mesures de cybersécurité, contribuant ainsi à protéger les données sensibles et les infrastructures critiques.
• Une ingénierie rapide aidant à automatiser l'analyse des données et le reporting, améliorant ainsi l'exactitude et l'actualité des informations financières pour les entreprises et les investisseurs.

Questions à considérer

• Comment pouvez-vous tirer parti de l’ingénierie rapide pour améliorer vos interactions avec les systèmes d’IA dans la vie quotidienne ?
• Quelles opportunités de carrière potentielles pourraient se présenter dans le domaine de l’ingénierie rapide et comment pouvez-vous vous y préparer ?