Snel leren/engineeren: Leren praten met AI

• Auteur:
• auteursnaam

  Quantumrun-prognose
• 11 maart 2024

Samenvatting inzicht

Prompt-gebaseerd leren transformeert machine learning (ML), waardoor grote taalmodellen (LLM's) zich kunnen aanpassen zonder uitgebreide hertraining via zorgvuldig ontworpen aanwijzingen. Deze innovatie verbetert de klantenservice, automatiseert taken en bevordert carrièremogelijkheden in snelle engineering. Tot de langetermijngevolgen van deze technologie kunnen behoren dat overheden de openbare diensten en communicatie verbeteren, en dat bedrijven overstappen op geautomatiseerde strategieën.

Snelle leer-/technische context

Prompt-based learning is uitgegroeid tot een baanbrekende strategie in machine learning (ML). In tegenstelling tot traditionele methoden kunnen grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 en BERT zich aanpassen aan verschillende taken zonder uitgebreide hertraining. Deze methode wordt bereikt via zorgvuldig opgestelde aanwijzingen, die essentieel zijn voor het overbrengen van domeinkennis naar het model. De kwaliteit van de prompt heeft een aanzienlijke invloed op de output van het model, waardoor prompt engineering een cruciale vaardigheid is. Uit McKinsey's onderzoek naar AI uit 2023 blijkt dat organisaties hun wervingsstrategieën aanpassen aan generatieve AI-doelen, met een opmerkelijke toename van het aantal snelle technici dat aanneemt (7% van de respondenten die AI adopteren).

Het belangrijkste voordeel van prompt-based learning ligt in het vermogen om bedrijven te helpen die geen toegang hebben tot grote hoeveelheden gelabelde gegevens of die actief zijn in domeinen met beperkte beschikbaarheid van gegevens. De uitdaging ligt echter in het bedenken van effectieve aanwijzingen die het mogelijk maken dat één enkel model uitblinkt in meerdere taken. Het maken van deze aanwijzingen vereist een diep begrip van structuur en syntaxis en iteratieve verfijning.

In de context van OpenAI's ChatGPT speelt prompt-based learning een belangrijke rol bij het genereren van nauwkeurige en contextueel relevante antwoorden. Door zorgvuldig opgebouwde aanwijzingen te bieden en het model te verfijnen op basis van menselijke evaluatie, kan ChatGPT een breed scala aan vragen beantwoorden, van eenvoudig tot zeer technisch. Deze aanpak vermindert de noodzaak van handmatige beoordeling en bewerking, waardoor kostbare tijd en moeite wordt bespaard bij het bereiken van de gewenste resultaten.

Disruptieve impact

Naarmate prompt engineering zich blijft ontwikkelen, zullen individuen merken dat ze interactie hebben met AI-aangedreven systemen die meer contextueel relevante antwoorden bieden. Deze ontwikkeling zou de klantenservice, gepersonaliseerde inhoud en het efficiënt ophalen van informatie kunnen verbeteren. Naarmate individuen steeds meer vertrouwen op AI-gestuurde interacties, moeten ze wellicht kritischer worden in het formuleren van aanwijzingen om de gewenste resultaten te bereiken, waardoor hun digitale communicatievaardigheden worden verbeterd.

Voor bedrijven zou het adopteren van prompt-based learning kunnen leiden tot meer efficiëntie in verschillende aspecten van de bedrijfsvoering. Door AI aangedreven chatbots en virtuele assistenten zullen bedrevener worden in het begrijpen van klantvragen en het stroomlijnen van klantondersteuning en betrokkenheid. Bovendien kan prompt engineering worden ingezet bij softwareontwikkeling, waardoor codeertaken worden geautomatiseerd en handmatige inspanningen worden verminderd. Bedrijven moeten mogelijk investeren in het opleiden van snelle ingenieurs om het volledige potentieel van deze technologie te benutten, en ze moeten mogelijk ook hun strategieën aanpassen aan de zich ontwikkelende mogelijkheden van generatieve AI-systemen.

Op het overheidsfront zou de langetermijnimpact van snel leren zich kunnen manifesteren in verbeterde openbare diensten, met name op het gebied van de gezondheidszorg en cyberbeveiliging. Overheidsinstanties kunnen AI-systemen gebruiken om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en nauwkeurigere inzichten en aanbevelingen te bieden. Bovendien zullen overheden, naarmate AI evolueert via snel leren, wellicht moeten investeren in AI-onderwijs en -onderzoek om voorop te blijven lopen op het gebied van deze technologie. 

Implicaties van snel leren/engineeren

Bredere implicaties van snel leren/engineeren kunnen zijn: 

• De vraag naar snelle ingenieurs neemt toe, waardoor nieuwe carrièreperspectieven in het veld worden gecreëerd en expertise wordt bevorderd in het maken van effectieve aanwijzingen voor AI-systemen.
• Prompt-based learning waardoor gezondheidszorgsystemen medische gegevens effectiever kunnen verwerken, wat leidt tot betere behandelaanbevelingen en betere gezondheidszorgresultaten.
• Bedrijven die overstappen op datagestuurde strategieën, waarbij productontwikkeling, marketing en klantbetrokkenheid worden geoptimaliseerd door middel van snelle engineering, waardoor traditionele bedrijfsmodellen mogelijk worden ontwricht.
• Overheden gebruiken AI-gestuurde systemen, ontwikkeld met snelle engineering, voor responsievere en gepersonaliseerde communicatie met burgers, wat mogelijk kan leiden tot een grotere politieke participatie.
• Organisaties en overheden die snelle engineering inzetten om cyberbeveiligingsmaatregelen te versterken en gevoelige gegevens en kritieke infrastructuur te helpen beschermen.
• Snelle engineering die helpt bij het automatiseren van data-analyse en rapportage, waardoor de nauwkeurigheid en tijdigheid van financiële inzichten voor bedrijven en investeerders wordt verbeterd.

Vragen om te overwegen

• Hoe kunt u snelle engineering inzetten om uw interacties met AI-systemen in het dagelijks leven te verbeteren?
• Welke potentiële carrièremogelijkheden kunnen zich voordoen in de prompt engineering, en hoe kunt u zich daarop voorbereiden?