Prompt learen / engineering: Learje om te praten mei AI

• Skriuwer:
• Namme fan auteur

  Quantumrun Foresight
• Maart 11, 2024

Ynsjoch gearfetting

Prompt-basearre learen is it transformearjen fan masine learen (ML), wêrtroch grutte taalmodellen (LLM's) kinne oanpasse sûnder wiidweidige oplieding troch soarchfâldich makke prompts. Dizze ynnovaasje ferbettert klanttsjinst, automatisearret taken, en befoarderet karriêremooglikheden yn prompt engineering. De gefolgen op lange termyn fan dizze technology kinne oerheden omfetsje dy't iepenbiere tsjinsten en kommunikaasje ferbetterje, en bedriuwen dy't ferhúzje nei automatisearre strategyen.

Prompt learen / engineering kontekst

Prompt-basearre learen is ûntstien as in spultsje-feroarjende strategy yn masine learen (ML). Oars as tradisjonele metoaden lit it grutte taalmodellen (LLM's) lykas GPT-4 en BERT oanpasse oan ferskate taken sûnder wiidweidige oplieding. Dizze metoade wurdt berikt troch soarchfâldich makke prompts, essensjeel by it oerdragen fan domeinkennis nei it model. De kwaliteit fan 'e prompt beynfloedet signifikant de útfier fan it model, wêrtroch prompt engineering in krityske feardigens is. McKinsey's 2023-enkête oer AI docht bliken dat organisaasjes har ynhierstrategyen oanpasse foar generative AI-doelen, mei in opmerklike ferheging fan it ynhieren fan prompt yngenieurs (7% fan AI-oannimmende respondinten).

It primêre foardiel fan prompt-basearre learen leit yn har fermogen om bedriuwen te helpen dy't gjin tagong hawwe ta grutte hoemannichten markearre gegevens of operearje yn domeinen mei beheinde gegevensbeskikberens. De útdaging leit lykwols yn it betinken fan effektive prompts dy't in inkeld model ynskeakelje kinne útblinke yn meardere taken. It meitsjen fan dizze prompts fereasket in djip begryp fan struktuer en syntaksis en iterative ferfining.

Yn 'e kontekst fan OpenAI's ChatGPT is prompt-basearre learen ynstruminteel by it generearjen fan krekte en kontekstueel relevante antwurden. Troch soarchfâldich konstruearre prompts te leverjen en it model te ferfine op basis fan minsklike evaluaasje, kin ChatGPT foldwaan oan in breed oanbod fan fragen, fan ienfâldich oant heul technysk. Dizze oanpak ferleget de needsaak foar hânmjittich besjen en bewurkjen, en besparret weardefolle tiid en muoite by it berikken fan winske resultaten.

Disruptive ynfloed

As prompt engineering trochgiet te evoluearjen, sille partikulieren harsels fine yn ynteraksje mei AI-oandreaune systemen dy't mear kontekstueel relevante antwurden leverje. Dizze ûntwikkeling kin klanttsjinst, personaliseare ynhâld en effisjint opheljen fan ynformaasje ferbetterje. As partikulieren hieltyd mear fertrouwe op AI-oandreaune ynteraksjes, moatte se miskien mear yntelligint wurde yn it meitsjen fan prompts om winske resultaten te berikken, en har digitale kommunikaasjefeardigens te ferbetterjen.

Foar bedriuwen kin it oannimmen fan prompt-basearre learen liede ta gruttere effisjinsje yn ferskate aspekten fan bedriuwsfiering. AI-oandreaune chatbots en firtuele assistinten sille better wurde yn it begripen fan fragen fan klanten, it streamlinjen fan klantstipe en belutsenens. Derneist kin prompt engineering wurde benut yn softwareûntwikkeling, it automatisearjen fan kodearringtaken en it ferminderjen fan hânmjittige ynspanning. Bedriuwen moatte miskien ynvestearje yn oplieding fan prompt yngenieurs om it folsleine potensjeel fan dizze technology te benutten, en se moatte miskien ek har strategyen oanpasse oan 'e evoluearjende mooglikheden fan generative AI-systemen.

Op it regearingsfront koe de lange termyn ynfloed fan prompt-basearre learen manifestearje yn ferbettere publike tsjinsten, benammen yn sûnenssoarch en cyberfeiligens. Oerheidsynstânsjes kinne AI-systemen brûke om grutte gegevens te ferwurkjen en krekter ynsjoch en oanbefellings te leverjen. Boppedat, as AI evoluearret troch prompt-basearre learen, moatte regearingen miskien ynvestearje yn AI-ûnderwiis en ûndersyk om oan 'e foarkant te bliuwen fan dizze technology. 

Gefolgen fan prompt learen / engineering

Bredere gefolgen fan prompt learen / engineering kinne omfetsje: 

• De fraach nei prompt yngenieurs nimt ta, it meitsjen fan nije karriêreperspektyf yn it fjild en it stimulearjen fan ekspertize yn it meitsjen fan effektive prompts foar AI-systemen.
• Prompt-basearre learen wêrtroch sûnenssoarchsystemen medyske gegevens effektiver kinne ferwurkje, wat liedt ta bettere oanbefellings foar behanneling en resultaten foar sûnenssoarch.
• Bedriuwen dy't ferskowe nei data-oandreaune strategyen, optimalisearjen fan produktûntwikkeling, marketing, en klantengagement fia prompt engineering, potinsjeel fersteuring fan tradisjonele bedriuwsmodellen.
• Oerheden dy't AI-oandreaune systemen brûke, makke mei prompt engineering, foar mear responsive en personaliseare kommunikaasje mei boargers, dy't mooglik liede ta gruttere politike partisipaasje.
• Organisaasjes en oerheden dy't prompt engineering brûke om cyberfeiligensmaatregels te fersterkjen, en helpe gefoelige gegevens en krityske ynfrastruktuer te beskermjen.
• Prompt engineering dy't helpt om gegevensanalyse en rapportaazje te automatisearjen, de krektens en aktualiteit fan finansjele ynsjoch te ferbetterjen foar bedriuwen en ynvestearders.

Fragen om te beskôgje

• Hoe kinne jo prompt engineering brûke om jo ynteraksjes mei AI-systemen yn it deistich libben te ferbetterjen?
• Hokker potensjele karriêremooglikheden kinne ûntstean yn prompt engineering, en hoe kinne jo har tariede?