Brzo učenje/inženjering: Učenje razgovora s umjetnom inteligencijom

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Ožujak 11, 2024

Sažetak uvida

Učenje temeljeno na brzim informacijama transformira strojno učenje (ML), dopuštajući velikim jezičnim modelima (LLM) da se prilagode bez opsežne ponovne obuke putem pažljivo izrađenih upita. Ova inovacija poboljšava korisničku uslugu, automatizira zadatke i potiče prilike za karijeru u brzom inženjeringu. Dugoročne implikacije ove tehnologije mogle bi uključivati ​​poboljšanje javnih usluga i komunikacije od strane vlada te prelazak poduzeća na automatizirane strategije.

Kontekst brzog učenja/inženjerstva

Učenje temeljeno na brzom dolasku pojavilo se kao strategija koja mijenja igru ​​u strojnom učenju (ML). Za razliku od tradicionalnih metoda, omogućuje velikim jezičnim modelima (LLM) kao što su GPT-4 i BERT da se prilagode različitim zadacima bez opsežne ponovne obuke. Ova se metoda postiže pomoću pažljivo izrađenih upita, bitnih za prijenos znanja o domeni na model. Kvaliteta prompta značajno utječe na rezultat modela, čineći brzo inženjerstvo kritičnom vještinom. McKinseyjevo istraživanje o umjetnoj inteligenciji iz 2023. otkriva da organizacije prilagođavaju svoje strategije zapošljavanja generativnim ciljevima umjetne inteligencije, uz primjetan porast zapošljavanja brzih inženjera (7% ispitanika koji prihvaćaju umjetnu inteligenciju).

Primarna prednost brzog učenja leži u njegovoj sposobnosti da pomogne tvrtkama koje nemaju pristup velikim količinama označenih podataka ili rade u domenama s ograničenom dostupnošću podataka. Međutim, izazov leži u osmišljavanju učinkovitih upita koji omogućuju jednom modelu da bude izvrstan u više zadataka. Izrada ovih upita zahtijeva duboko razumijevanje strukture i sintakse te iterativno usavršavanje.

U kontekstu OpenAI-jevog ChatGPT-a, brzo učenje ključno je za generiranje točnih i kontekstualno relevantnih odgovora. Dajući pažljivo konstruirane upite i usavršavajući model temeljen na ljudskoj procjeni, ChatGPT može zadovoljiti širok raspon upita, od jednostavnih do vrlo tehničkih. Ovaj pristup smanjuje potrebu za ručnim pregledom i uređivanjem, štedeći dragocjeno vrijeme i trud u postizanju željenih rezultata.

Razarajući učinak

Kako se brzi inženjering nastavlja razvijati, pojedinci će se naći u interakciji sa sustavima pokretanim umjetnom inteligencijom koji pružaju kontekstualno relevantnije odgovore. Ovaj bi razvoj mogao poboljšati korisničku uslugu, personalizirani sadržaj i učinkovito pronalaženje informacija. Kako se pojedinci sve više oslanjaju na interakcije vođene umjetnom inteligencijom, možda će morati postati pronicljiviji u izradi upita kako bi postigli željene rezultate, poboljšavajući svoje digitalne komunikacijske vještine.

Za tvrtke, usvajanje brzog učenja moglo bi dovesti do veće učinkovitosti u različitim aspektima poslovanja. Chatbotovi i virtualni pomoćnici pokretani umjetnom inteligencijom postat će vještiji u razumijevanju upita korisnika, pojednostavljivanju korisničke podrške i angažmana. Dodatno, brzi inženjering može se iskoristiti u razvoju softvera, automatizirajući zadatke kodiranja i smanjujući ručni napor. Tvrtke će možda trebati uložiti u obuku brzih inženjera kako bi iskoristili puni potencijal ove tehnologije, a možda će također morati prilagoditi svoje strategije rastućim mogućnostima generativnih AI sustava.

Na vladinom planu, dugoročni učinak brzog učenja mogao bi se očitovati u poboljšanim javnim uslugama, posebno u zdravstvu i kibernetičkoj sigurnosti. Vladine agencije mogu koristiti AI sustave za obradu golemih podataka i pružanje točnijih uvida i preporuka. Štoviše, kako se umjetna inteligencija razvija putem brzog učenja, vlade će možda trebati ulagati u obrazovanje i istraživanje umjetne inteligencije kako bi ostale na čelu ove tehnologije. 

Implikacije brzog učenja/inženjeringa

Šire implikacije brzog učenja/inženjeringa mogu uključivati: 

• Potražnja za brzim inženjerima raste, stvarajući nove izglede za karijeru na terenu i poticanjem stručnosti u izradi učinkovitih upita za AI sustave.
• Brzo učenje koje sustavima zdravstvene skrbi omogućuje učinkovitiju obradu medicinskih podataka, što dovodi do boljih preporuka za liječenje i ishoda zdravstvene skrbi.
• Tvrtke se usmjeravaju prema strategijama koje se temelje na podacima, optimiziraju razvoj proizvoda, marketing i angažman kupaca putem brzog inženjeringa, što potencijalno narušava tradicionalne poslovne modele.
• Vlade koriste sustave vođene umjetnom inteligencijom, stvorene brzim inženjeringom, za osjetljiviju i personaliziranu komunikaciju s građanima, što potencijalno dovodi do veće političke participacije.
• Organizacije i vlade koriste brzi inženjering za jačanje mjera kibernetičke sigurnosti, pomažući u zaštiti osjetljivih podataka i kritične infrastrukture.
• Brzi inženjering pomaže automatizirati analizu podataka i izvješćivanje, poboljšavajući točnost i pravovremenost financijskih uvida za tvrtke i investitore.

Pitanja za razmatranje

• Kako možete iskoristiti brzi inženjering da poboljšate svoju interakciju sa sustavima umjetne inteligencije u svakodnevnom životu?
• Koje se potencijalne prilike za karijeru mogu pojaviti u brzom inženjerstvu i kako se možete pripremiti za njih?