Învățare/inginerie promptă: Învățați să vorbiți cu AI

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• Martie 11, 2024

Rezumat perspectivă

Învățarea bazată pe prompt transformă învățarea automată (ML), permițând modelelor mari de limbă (LLM) să se adapteze fără o reinstruire extinsă prin prompturi elaborate cu atenție. Această inovație îmbunătățește serviciul pentru clienți, automatizează sarcinile și promovează oportunitățile de carieră în inginerie promptă. Implicațiile pe termen lung ale acestei tehnologii ar putea include îmbunătățirea serviciilor publice și a comunicării de către guverne, precum și trecerea întreprinderilor către strategii automatizate.

Context de învățare/inginerie promptă

Învățarea bazată pe prompt a apărut ca o strategie de schimbare a jocului în învățarea automată (ML). Spre deosebire de metodele tradiționale, permite modelelor de limbaj mari (LLM) precum GPT-4 și BERT să se adapteze la diverse sarcini fără o reinstruire extinsă. Această metodă este realizată prin prompturi elaborate cu atenție, esențiale în transferul cunoștințelor de domeniu către model. Calitatea promptului influențează semnificativ rezultatul modelului, făcând ingineria promptă o abilitate critică. Sondajul McKinsey din 2023 privind inteligența artificială dezvăluie că organizațiile își ajustează strategiile de angajare pentru obiectivele generative de inteligență artificială, cu o creștere notabilă a angajării de ingineri prompti (7% dintre respondenții care adoptă IA).

Avantajul principal al învățării prompte constă în capacitatea sa de a ajuta companiile care nu au acces la cantități mari de date etichetate sau care operează în domenii cu disponibilitate limitată a datelor. Cu toate acestea, provocarea constă în elaborarea de prompturi eficiente care să permită unui singur model să exceleze în mai multe sarcini. Crearea acestor prompturi necesită o înțelegere profundă a structurii și sintaxei și rafinamentul iterativ.

În contextul ChatGPT al OpenAI, învățarea bazată pe prompt este esențială în generarea de răspunsuri precise și relevante din punct de vedere contextual. Oferind indicații atent construite și rafinând modelul bazat pe evaluarea umană, ChatGPT poate răspunde unei game largi de interogări, de la simple la foarte tehnice. Această abordare reduce nevoia de revizuire și editare manuală, economisind timp și efort prețios în obținerea rezultatelor dorite.

Impact perturbator

Pe măsură ce ingineria promptă continuă să evolueze, indivizii se vor trezi interacționând cu sisteme bazate pe inteligență artificială care oferă răspunsuri mai relevante din punct de vedere contextual. Această dezvoltare ar putea îmbunătăți serviciile pentru clienți, conținutul personalizat și recuperarea eficientă a informațiilor. Pe măsură ce indivizii se bazează din ce în ce mai mult pe interacțiunile bazate pe inteligență artificială, ar putea fi nevoie să devină mai perseverenți în elaborarea indicațiilor pentru a obține rezultatele dorite, îmbunătățindu-și abilitățile de comunicare digitală.

Pentru companii, adoptarea învățării bazate pe prompt ar putea duce la o eficiență mai mare în diferite aspecte ale operațiunilor de afaceri. Chatbot-urile și asistenții virtuali bazați pe inteligență artificială vor deveni mai adepți în înțelegerea interogărilor clienților, eficientizarea asistenței și implicarea clienților. În plus, ingineria promptă poate fi valorificată în dezvoltarea de software, automatizarea sarcinilor de codare și reducerea efortului manual. Este posibil ca companiile să fie nevoite să investească în formarea inginerilor prompti pentru a valorifica întregul potențial al acestei tehnologii și, de asemenea, ar putea fi nevoiți să-și adapteze strategiile la capacitățile în evoluție ale sistemelor AI generative.

Pe frontul guvernamental, impactul pe termen lung al învățării prompte s-ar putea manifesta prin îmbunătățirea serviciilor publice, în special în domeniul asistenței medicale și al securității cibernetice. Agențiile guvernamentale pot folosi sisteme AI pentru a procesa date vaste și pentru a oferi informații și recomandări mai precise. Mai mult, pe măsură ce AI evoluează prin învățarea promptă, este posibil ca guvernele să fie nevoite să investească în educația și cercetarea AI pentru a rămâne în fruntea acestei tehnologii. 

Implicațiile învățării/ingineriei prompte

Implicațiile mai largi ale învățării/inginerării prompte pot include: 

• Crește cererea de ingineri prompti, creând noi perspective de carieră în domeniu și promovând expertiza în elaborarea de prompturi eficiente pentru sistemele AI.
• Învățare promptă care permite sistemelor de asistență medicală să proceseze datele medicale mai eficient, ceea ce duce la recomandări de tratament și rezultate mai bune în domeniul sănătății.
• Companiile se orientează către strategii bazate pe date, optimizează dezvoltarea produselor, marketingul și implicarea clienților prin inginerie promptă, putând perturba modelele de afaceri tradiționale.
• Guvernele care folosesc sisteme bazate pe inteligență artificială, create cu o inginerie promptă, pentru o comunicare mai receptivă și personalizată cu cetățenii, ceea ce poate duce la o mai mare participare politică.
• Organizațiile și guvernele care folosesc inginerie promptă pentru a consolida măsurile de securitate cibernetică, ajutând la protejarea datelor sensibile și a infrastructurii critice.
• Inginerie promptă care ajută la automatizarea analizei și raportării datelor, îmbunătățind acuratețea și actualitatea informațiilor financiare pentru companii și investitori.

Întrebări de luat în considerare

• Cum puteți profita de inginerie promptă pentru a vă îmbunătăți interacțiunile cu sistemele AI în viața de zi cu zi?
• Ce oportunități potențiale de carieră ar putea apărea în inginerie promptă și cum vă puteți pregăti pentru ele?