Быстрое обучение/инжиниринг: научиться разговаривать с ИИ

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 11 марта 2024

Сводка статистики

Обучение на основе подсказок трансформирует машинное обучение (ML), позволяя адаптировать большие языковые модели (LLM) без необходимости тщательного переобучения с помощью тщательно продуманных подсказок. Это нововведение улучшает качество обслуживания клиентов, автоматизирует задачи и открывает возможности карьерного роста в сфере оперативного проектирования. Долгосрочные последствия этой технологии могут включать в себя улучшение правительствами государственных услуг и коммуникаций, а также переход бизнеса к автоматизированным стратегиям.

Быстрое обучение/инжиниринговый контекст

Быстрое обучение стало революционной стратегией в машинном обучении (МО). В отличие от традиционных методов, он позволяет большим языковым моделям (LLM), таким как GPT-4 и BERT, адаптироваться к различным задачам без тщательного переобучения. Этот метод достигается за счет тщательно продуманных подсказок, необходимых для передачи знаний предметной области в модель. Качество подсказки существенно влияет на результат модели, что делает разработку подсказок критически важным навыком. Опрос McKinsey по ИИ, проведенный в 2023 году, показывает, что организации корректируют свои стратегии найма в соответствии с целями генеративного ИИ, при этом наблюдается заметный рост найма оперативных инженеров (7% респондентов, внедряющих ИИ).

Основное преимущество оперативного обучения заключается в его способности помогать предприятиям, у которых нет доступа к большим объемам размеченных данных или которые работают в областях с ограниченной доступностью данных. Однако задача заключается в разработке эффективных подсказок, которые позволят одной модели преуспеть в выполнении нескольких задач. Создание этих подсказок требует глубокого понимания структуры и синтаксиса, а также многократного уточнения.

В контексте ChatGPT OpenAI обучение на основе подсказок играет важную роль в генерировании точных и контекстуально релевантных ответов. Предоставляя тщательно составленные подсказки и уточняя модель на основе оценки человека, ChatGPT может удовлетворить широкий спектр запросов, от простых до сложных технических. Такой подход уменьшает необходимость ручного просмотра и редактирования, экономя драгоценное время и усилия для достижения желаемых результатов.

Разрушительное воздействие

Поскольку оперативное проектирование продолжает развиваться, люди будут взаимодействовать с системами на базе искусственного интеллекта, которые обеспечивают более контекстуально релевантные ответы. Эта разработка может улучшить обслуживание клиентов, персонализированный контент и эффективный поиск информации. Поскольку люди все больше полагаются на взаимодействие, основанное на искусственном интеллекте, им, возможно, придется стать более проницательными в разработке подсказок для достижения желаемых результатов, улучшая свои навыки цифрового общения.

Для компаний внедрение оперативного обучения может привести к повышению эффективности различных аспектов бизнес-операций. Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта станут более искусными в понимании запросов клиентов, оптимизации поддержки и взаимодействия с клиентами. Кроме того, оперативное проектирование можно использовать при разработке программного обеспечения, автоматизируя задачи кодирования и сокращая объем ручного труда. Компаниям, возможно, придется инвестировать в обучение оперативных инженеров, чтобы использовать весь потенциал этой технологии, а также им, возможно, придется адаптировать свои стратегии к развивающимся возможностям генеративных систем искусственного интеллекта.

На правительственном фронте долгосрочное воздействие оперативного обучения может проявиться в улучшении государственных услуг, особенно в сфере здравоохранения и кибербезопасности. Правительственные учреждения могут использовать системы искусственного интеллекта для обработки огромных данных и предоставления более точных данных и рекомендаций. Более того, поскольку ИИ развивается посредством оперативного обучения, правительствам, возможно, придется инвестировать в образование и исследования в области ИИ, чтобы оставаться в авангарде этой технологии. 

Последствия быстрого обучения/инжиниринга

Более широкие последствия быстрого обучения/инжиниринга могут включать: 

• Спрос на оперативных инженеров растет, что создает новые перспективы карьерного роста в этой области и способствует развитию опыта в разработке эффективных подсказок для систем искусственного интеллекта.
• Быстрое обучение, позволяющее системам здравоохранения более эффективно обрабатывать медицинские данные, что приводит к лучшим рекомендациям по лечению и результатам лечения.
• Компании переходят к стратегиям, основанным на данных, оптимизируя разработку продуктов, маркетинг и взаимодействие с клиентами посредством оперативного проектирования, что потенциально разрушает традиционные бизнес-модели.
• Правительства используют системы на основе искусственного интеллекта, созданные с помощью быстрого проектирования, для более оперативного и персонализированного общения с гражданами, что потенциально может привести к более широкому участию в политической жизни.
• Организации и правительства используют быстрые инженерные решения для усиления мер кибербезопасности, помогая защитить конфиденциальные данные и критически важную инфраструктуру.
• Оперативное проектирование помогает автоматизировать анализ данных и отчетность, повышая точность и своевременность финансовой информации для предприятий и инвесторов.

Вопросы для рассмотрения

• Как вы можете использовать оперативное проектирование для улучшения взаимодействия с системами искусственного интеллекта в повседневной жизни?
• Какие потенциальные карьерные возможности могут возникнуть в сфере оперативного проектирования и как к ним подготовиться?