Aprendizaxe/enxeñaría rápida: aprender a falar coa IA

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Marzo 11, 2024

Resumo de insight

A aprendizaxe baseada en prompt está a transformar a aprendizaxe automática (ML), permitindo que os grandes modelos de linguaxe (LLM) se adapten sen un gran adestramento mediante indicacións coidadosamente elaboradas. Esta innovación mellora o servizo ao cliente, automatiza tarefas e fomenta oportunidades de carreira na enxeñaría rápida. As implicacións a longo prazo desta tecnoloxía poderían incluír os gobernos que melloren os servizos públicos e a comunicación, e as empresas que cambien cara a estratexias automatizadas.

Contexto de aprendizaxe/enxeñaría rápido

A aprendizaxe baseada en prompt xurdiu como unha estratexia que cambia o xogo na aprendizaxe automática (ML). A diferenza dos métodos tradicionais, permite que os modelos de grandes linguaxes (LLM) como GPT-4 e BERT se adapten a varias tarefas sen unha nova formación extensa. Este método conséguese mediante indicacións coidadosamente elaboradas, esenciais para transferir o coñecemento do dominio ao modelo. A calidade do aviso inflúe significativamente na saída do modelo, polo que a enxeñaría rápida é unha habilidade fundamental. A enquisa de 2023 de McKinsey sobre a IA revela que as organizacións están axustando as súas estratexias de contratación para os obxectivos xerativos de IA, cun aumento notable na contratación de enxeñeiros rápidos (7 % dos enquisados ​​que adoptan a IA).

A principal vantaxe da aprendizaxe baseada en rápidos reside na súa capacidade de axudar ás empresas que non teñen acceso a grandes cantidades de datos etiquetados ou que operan en dominios con dispoñibilidade de datos limitada. Non obstante, o reto reside en idear indicacións eficaces que permitan que un único modelo destaque en múltiples tarefas. Elaborar estas indicacións require unha comprensión profunda da estrutura e sintaxe e un refinamento iterativo.

No contexto do ChatGPT de OpenAI, a aprendizaxe baseada en indicadores é fundamental para xerar respostas precisas e relevantes contextualmente. Ao proporcionar indicacións coidadosamente construídas e perfeccionar o modelo baseado na avaliación humana, ChatGPT pode atender unha gran variedade de consultas, desde simples ata moi técnicas. Este enfoque reduce a necesidade de revisión e edición manual, aforrando tempo e esforzo valiosos para conseguir os resultados desexados.

Impacto perturbador

A medida que a enxeñería rápida continúa evolucionando, os individuos atoparanse interactuando con sistemas alimentados por IA que proporcionan respostas máis relevantes contextualmente. Este desenvolvemento podería mellorar o servizo ao cliente, o contido personalizado e a recuperación eficiente de información. A medida que os individuos dependen cada vez máis das interaccións impulsadas pola IA, é posible que teñan que ser máis esixentes á hora de elaborar indicacións para acadar os resultados desexados, mellorando as súas habilidades de comunicación dixital.

Para as empresas, a adopción da aprendizaxe baseada en rápidos podería levar a unha maior eficiencia en varios aspectos das operacións comerciais. Os chatbots e os asistentes virtuais alimentados por intelixencia artificial serán máis hábiles para comprender as consultas dos clientes, axilizar a atención e a participación dos clientes. Ademais, a enxeñería rápida pódese aproveitar no desenvolvemento de software, automatizando tarefas de codificación e reducindo o esforzo manual. É posible que as empresas teñan que investir na formación de enxeñeiros rápidos para aproveitar todo o potencial desta tecnoloxía e tamén poden ter que adaptar as súas estratexias ás capacidades en evolución dos sistemas de IA xerativa.

No plano gobernamental, o impacto a longo prazo da aprendizaxe rápida podería manifestarse na mellora dos servizos públicos, especialmente na asistencia sanitaria e na ciberseguridade. As axencias gobernamentais poden usar sistemas de intelixencia artificial para procesar grandes datos e proporcionar información e recomendacións máis precisas. Ademais, a medida que a IA evoluciona a través da aprendizaxe rápida, é posible que os gobernos teñan que investir en educación e investigación en IA para manterse á vangarda desta tecnoloxía. 

Implicacións da rápida aprendizaxe/enxeñaría

As implicacións máis amplas da aprendizaxe/enxeñaría rápida poden incluír: 

• Aumenta a demanda de enxeñeiros rápidos, creando novas perspectivas de carreira no campo e fomentando a experiencia na elaboración de indicacións eficaces para sistemas de IA.
• Aprendizaxe baseada en axiña que permite aos sistemas sanitarios procesar os datos médicos de forma máis eficaz, o que leva a mellores recomendacións de tratamento e resultados sanitarios.
• As empresas están cambiando cara a estratexias baseadas en datos, optimizando o desenvolvemento de produtos, a mercadotecnia e a participación dos clientes mediante unha rápida enxeñería, o que pode interromper os modelos de negocio tradicionais.
• Os gobernos utilizan sistemas impulsados ​​pola intelixencia artificial, creados cunha enxeñaría rápida, para unha comunicación máis sensible e personalizada cos cidadáns, o que pode levar a unha maior participación política.
• Organizacións e gobernos que empregan enxeñaría rápida para reforzar as medidas de ciberseguridade, axudando a protexer os datos confidenciais e as infraestruturas críticas.
• Enxeñaría rápida que axuda a automatizar a análise e os informes de datos, mellorando a precisión e a puntualidade das informacións financeiras para empresas e investidores.

Preguntas a ter en conta

• Como podes aproveitar a enxeñaría rápida para mellorar as túas interaccións cos sistemas de IA na vida diaria?
• Que posibles oportunidades profesionais poden xurdir na enxeñaría rápida e como podes prepararte para elas?