Azonnali tanulás/mérnökség: Megtanulni beszélni az AI-val

• Szerző:
• Szerző neve

  Quantumrun Foresight
• Március 11, 2024

Insight összefoglaló

Az azonnali alapú tanulás átalakítja a gépi tanulást (ML), lehetővé téve a nagy nyelvi modellek (LLM) számára, hogy a gondosan kialakított utasítások révén kiterjedt újraképzés nélkül alkalmazkodjanak. Ez az innováció javítja az ügyfélszolgálatot, automatizálja a feladatokat, és elősegíti az azonnali mérnöki karrierlehetőségeket. Ennek a technológiának a hosszú távú következményei közé tartozhatnak a kormányok a közszolgáltatások és a kommunikáció javítása, valamint a vállalkozások automatizált stratégiák felé való elmozdulása.

Gyors tanulási/mérnöki kontextus

Az azonnali alapú tanulás a gépi tanulás (ML) játékmódosító stratégiájaként jelent meg. A hagyományos módszerekkel ellentétben lehetővé teszi, hogy a nagy nyelvi modellek (LLM) – például a GPT-4 és a BERT – kiterjedt újraképzés nélkül alkalmazkodjanak a különféle feladatokhoz. Ezt a módszert gondosan kidolgozott promptok segítségével érik el, amelyek elengedhetetlenek a tartományi ismeretek modellbe történő átviteléhez. A prompt minősége jelentősen befolyásolja a modell kimenetét, így az azonnali tervezés kritikus készség. A McKinsey 2023-as MI-felméréséből kiderül, hogy a szervezetek a generatív mesterségesintelligencia-célokhoz igazítják munkaerő-felvételi stratégiájukat, és jelentősen megnőtt a gyors mérnökök felvétele (az AI-t elfogadó válaszadók 7%-a).

Az azonnali alapú tanulás elsődleges előnye abban rejlik, hogy képes segíteni azoknak a vállalkozásoknak, amelyek nem férnek hozzá nagy mennyiségű címkézett adathoz, vagy olyan területeken működnek, ahol az adatok korlátozottak. A kihívás azonban olyan hatékony utasítások kidolgozásában rejlik, amelyek lehetővé teszik, hogy egyetlen modell több feladatban is kiválóan teljesítsen. Ezen promptok elkészítéséhez a szerkezet és a szintaxis mélyreható ismerete, valamint az iteratív finomítás szükséges.

Az OpenAI ChatGPT kontextusában a gyors alapú tanulás fontos szerepet játszik a pontos és kontextus szempontjából releváns válaszok generálásában. Gondosan megszerkesztett promptok biztosításával és a modell emberi értékelésen alapuló finomításával a ChatGPT az egyszerűtől a rendkívül technikaiig sokféle lekérdezést képes kielégíteni. Ez a megközelítés csökkenti a kézi áttekintés és szerkesztés szükségességét, így értékes időt és erőfeszítést takarít meg a kívánt eredmények eléréséhez.

Bomlasztó hatás

Ahogy az azonnali tervezés folyamatosan fejlődik, az egyének olyan mesterséges intelligencia által hajtott rendszerekkel lépnek kapcsolatba, amelyek a kontextus szempontjából relevánsabb válaszokat adnak. Ez a fejlesztés javíthatja az ügyfélszolgálatot, a személyre szabott tartalmat és a hatékony információkeresést. Mivel az egyének egyre inkább támaszkodnak a mesterséges intelligencia által vezérelt interakciókra, előfordulhat, hogy igényesebbé kell válniuk az utasítások elkészítésében, hogy elérjék a kívánt eredményeket, javítva digitális kommunikációs készségeiket.

A vállalatok számára a gyors alapú tanulás alkalmazása nagyobb hatékonyságot eredményezhet az üzleti műveletek különböző vonatkozásaiban. A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek egyre ügyesebbek lesznek az ügyfelek kérdéseinek megértésében, és egyszerűsítik az ügyfélszolgálatot és az elkötelezettséget. Ezen túlmenően a gyors tervezés kiaknázható a szoftverfejlesztésben, a kódolási feladatok automatizálásában és a kézi erőfeszítések csökkentésében. Előfordulhat, hogy a vállalatoknak be kell fektetniük a késztető mérnökök képzésébe, hogy kiaknázzák a technológiában rejlő lehetőségeket, és lehet, hogy stratégiáikat a generatív AI-rendszerek fejlődő képességeihez kell igazítaniuk.

Kormányzati szinten a gyors alapú tanulás hosszú távú hatása a közszolgáltatások fejlesztésében nyilvánulhat meg, különösen az egészségügyben és a kiberbiztonságban. A kormányzati szervek mesterséges intelligencia-rendszereket használhatnak hatalmas adatok feldolgozására, valamint pontosabb betekintések és ajánlások nyújtására. Ezen túlmenően, mivel a mesterséges intelligencia az azonnali tanuláson keresztül fejlődik, előfordulhat, hogy a kormányoknak be kell fektetniük a mesterséges intelligencia oktatásába és kutatásába, hogy e technológia élvonalában maradjanak. 

Az azonnali tanulás/mérnöki munka következményei

Az azonnali tanulás/mérnökség szélesebb körű következményei lehetnek: 

• A gyors mérnökök iránti kereslet növekszik, új karrierlehetőségeket teremtve ezen a területen, és előmozdítja a szakértelmet az AI-rendszerek hatékony promptok kidolgozásában.
• Azonnali tanulás, amely lehetővé teszi az egészségügyi rendszerek számára az orvosi adatok hatékonyabb feldolgozását, ami jobb kezelési ajánlásokhoz és egészségügyi eredményekhez vezet.
• A vállalatok az adatvezérelt stratégiák felé mozdulnak el, optimalizálják a termékfejlesztést, a marketinget és az ügyfelek bevonását gyors tervezéssel, ami potenciálisan megzavarhatja a hagyományos üzleti modelleket.
• A kormányok mesterséges intelligencia által vezérelt, gyors tervezéssel létrehozott rendszereket használnak a polgárokkal való reagálóbb és személyre szabottabb kommunikáció érdekében, ami potenciálisan nagyobb politikai részvételhez vezet.
• Olyan szervezetek és kormányok, amelyek azonnali tervezést alkalmaznak a kiberbiztonsági intézkedések megerősítése érdekében, segítve az érzékeny adatok és a kritikus infrastruktúra védelmét.
• Gyors tervezés, amely segít automatizálni az adatelemzést és a jelentéskészítést, javítva a pénzügyi betekintések pontosságát és időszerűségét a vállalkozások és a befektetők számára.

Megfontolandó kérdések

• Hogyan hasznosíthatja az azonnali tervezést, hogy javítsa az AI-rendszerekkel való interakcióit a mindennapi életben?
• Milyen potenciális karrierlehetőségek merülhetnek fel az azonnali tervezésben, és hogyan lehet rájuk felkészülni?