Szybkie uczenie się/inżynieria: nauka rozmowy z sztuczną inteligencją

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 11 marca 2024 r.

Podsumowanie spostrzeżeń

Uczenie się oparte na podpowiedziach przekształca uczenie maszynowe (ML), umożliwiając adaptację dużych modeli językowych (LLM) bez konieczności częstego ponownego szkolenia za pomocą starannie opracowanych podpowiedzi. Ta innowacja usprawnia obsługę klienta, automatyzuje zadania i sprzyja możliwościom kariery w szybkim inżynierii. Długoterminowe konsekwencje tej technologii mogą obejmować poprawę usług publicznych i komunikacji przez rządy oraz przejście przedsiębiorstw w stronę strategii zautomatyzowanych.

Szybki kontekst uczenia się/inżynierii

Uczenie się oparte na podpowiedziach okazało się rewolucyjną strategią w uczeniu maszynowym (ML). W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, pozwala dużym modelom językowym (LLM), takim jak GPT-4 i BERT, dostosować się do różnych zadań bez konieczności intensywnego ponownego szkolenia. Metoda ta realizowana jest poprzez starannie opracowane podpowiedzi, niezbędne w przeniesieniu wiedzy dziedzinowej do modelu. Jakość podpowiedzi znacząco wpływa na wydajność modelu, co sprawia, że ​​szybkie projektowanie jest kluczową umiejętnością. Badanie McKinsey na temat sztucznej inteligencji przeprowadzone w 2023 r. pokazuje, że organizacje dostosowują swoje strategie zatrudniania pod kątem celów związanych z generatywną sztuczną inteligencją, przy zauważalnym wzroście liczby zatrudnianych szybkich inżynierów (7% respondentów wdrażających sztuczną inteligencję).

Podstawowa zaleta uczenia się opartego na szybkim polega na tym, że może pomóc firmom, które nie mają dostępu do dużych ilości oznakowanych danych lub działają w domenach o ograniczonej dostępności danych. Wyzwanie polega jednak na opracowaniu skutecznych podpowiedzi, które umożliwią pojedynczemu modelowi osiągnięcie doskonałości w wielu zadaniach. Tworzenie tych podpowiedzi wymaga głębokiego zrozumienia struktury i składni oraz udoskonalenia iteracyjnego.

W kontekście ChatGPT OpenAI uczenie się oparte na podpowiedziach odgrywa kluczową rolę w generowaniu dokładnych i odpowiednich kontekstowo odpowiedzi. Dostarczając starannie skonstruowane podpowiedzi i udoskonalając model w oparciu o ocenę człowieka, ChatGPT może obsłużyć szeroki zakres zapytań, od prostych po wysoce techniczne. Takie podejście zmniejsza potrzebę ręcznego przeglądania i edycji, oszczędzając cenny czas i wysiłek w osiąganiu pożądanych rezultatów.

Zakłócający wpływ

W miarę ewolucji szybkiej inżynierii ludzie będą wchodzić w interakcje z systemami opartymi na sztucznej inteligencji, które zapewniają odpowiedzi bardziej dostosowane do kontekstu. Rozwój ten mógłby ulepszyć obsługę klienta, spersonalizowane treści i wydajne wyszukiwanie informacji. Ponieważ jednostki w coraz większym stopniu polegają na interakcjach opartych na sztucznej inteligencji, być może będą musiały wykazać się większą wnikliwością w opracowywaniu podpowiedzi, aby osiągnąć pożądane rezultaty, poprawiając swoje umiejętności komunikacji cyfrowej.

W przypadku firm przyjęcie uczenia się metodą szybkiego uczenia się może prowadzić do większej wydajności w różnych aspektach działalności biznesowej. Chatboty i wirtualni asystenci napędzani sztuczną inteligencją staną się bardziej biegli w rozumieniu zapytań klientów, usprawniając obsługę klienta i zaangażowanie. Ponadto szybką inżynierię można wykorzystać w tworzeniu oprogramowania, automatyzując zadania związane z kodowaniem i redukując wysiłek ręczny. Być może firmy będą musiały zainwestować w szkolenie szybkich inżynierów, aby wykorzystać pełny potencjał tej technologii, a także być może będą musiały dostosować swoje strategie do zmieniających się możliwości generatywnych systemów sztucznej inteligencji.

Z punktu widzenia rządu długoterminowy wpływ szybkiego uczenia się może przełożyć się na poprawę usług publicznych, szczególnie w zakresie opieki zdrowotnej i cyberbezpieczeństwa. Agencje rządowe mogą wykorzystywać systemy sztucznej inteligencji do przetwarzania ogromnych danych i zapewniania dokładniejszych spostrzeżeń i rekomendacji. Co więcej, w miarę ewolucji sztucznej inteligencji poprzez szybkie uczenie się, rządy mogą być zmuszone inwestować w edukację i badania nad sztuczną inteligencją, aby pozostać w czołówce tej technologii. 

Konsekwencje szybkiego uczenia się/inżynierii

Szersze konsekwencje szybkiego uczenia się/inżynierii mogą obejmować: 

• Rośnie zapotrzebowanie na szybkich inżynierów, tworząc nowe perspektywy kariery w tej dziedzinie i rozwijając wiedzę specjalistyczną w zakresie tworzenia skutecznych podpowiedzi dla systemów AI.
• Szybkie uczenie się umożliwiające systemom opieki zdrowotnej skuteczniejsze przetwarzanie danych medycznych, co prowadzi do lepszych zaleceń dotyczących leczenia i wyników opieki zdrowotnej.
• Firmy przechodzą w kierunku strategii opartych na danych, optymalizują rozwój produktów, marketing i zaangażowanie klientów poprzez szybką inżynierię, co może potencjalnie zakłócać tradycyjne modele biznesowe.
• Rządy korzystające z systemów opartych na sztucznej inteligencji, stworzonych w oparciu o szybką inżynierię, w celu zapewnienia bardziej responsywnej i spersonalizowanej komunikacji z obywatelami, co może potencjalnie prowadzić do większego udziału w życiu politycznym.
• Organizacje i rządy stosujące szybką inżynierię w celu wzmocnienia środków cyberbezpieczeństwa, pomagając chronić wrażliwe dane i infrastrukturę krytyczną.
• Szybka inżynieria pomagająca zautomatyzować analizę danych i raportowanie, poprawiając dokładność i aktualność spostrzeżeń finansowych dla firm i inwestorów.

Pytania do rozważenia

• Jak wykorzystać szybką inżynierię, aby usprawnić interakcje z systemami AI w życiu codziennym?
• Jakie potencjalne możliwości kariery mogą pojawić się w dziale szybkiej inżynierii i jak można się na nie przygotować?