Hitro učenje/inženiring: Učenje pogovora z AI

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• Marec 11, 2024

Povzetek vpogleda

Učenje na osnovi hitrega učenja spreminja strojno učenje (ML) in omogoča prilagajanje velikih jezikovnih modelov (LLM) brez obsežnega ponovnega usposabljanja prek skrbno oblikovanih pozivov. Ta inovacija izboljšuje storitve za stranke, avtomatizira naloge in spodbuja karierne priložnosti na področju hitrega inženiringa. Dolgoročne posledice te tehnologije bi lahko vključevale izboljšanje javnih storitev in komunikacije s strani vlad ter prehod podjetij na avtomatizirane strategije.

Kontekst hitrega učenja/inženirstva

Na hitro temelječe učenje se je pojavilo kot strategija, ki spreminja igro v strojnem učenju (ML). Za razliko od tradicionalnih metod omogoča velikim jezikovnim modelom (LLM), kot sta GPT-4 in BERT, da se prilagodijo različnim nalogam brez obsežnega ponovnega usposabljanja. To metodo dosežemo s skrbno oblikovanimi pozivi, ki so bistveni pri prenosu znanja domene na model. Kakovost poziva bistveno vpliva na rezultat modela, zaradi česar je hitro inženirstvo kritična veščina. McKinseyjeva raziskava o umetni inteligenci iz leta 2023 razkriva, da organizacije prilagajajo svoje strategije zaposlovanja generativnim ciljem umetne inteligence, z opaznim povečanjem zaposlovanja hitrih inženirjev (7 % anketirancev, ki uporabljajo umetno inteligenco).

Glavna prednost takojšnjega učenja je v njegovi zmožnosti pomagati podjetjem, ki nimajo dostopa do velikih količin označenih podatkov ali delujejo v domenah z omejeno razpoložljivostjo podatkov. Vendar je izziv v oblikovanju učinkovitih pozivov, ki enemu modelu omogočajo, da blesti pri več nalogah. Izdelava teh pozivov zahteva globoko razumevanje strukture in sintakse ter ponavljajoče se izboljšave.

V kontekstu OpenAI's ChatGPT je hitro učenje ključno za ustvarjanje natančnih in kontekstualno ustreznih odgovorov. Z zagotavljanjem skrbno sestavljenih pozivov in izboljšanjem modela na podlagi človeške ocene lahko ChatGPT poskrbi za širok spekter poizvedb, od preprostih do zelo tehničnih. Ta pristop zmanjša potrebo po ročnem pregledovanju in urejanju ter prihrani dragocen čas in trud pri doseganju želenih rezultatov.

Moteč vpliv

Ko se hitro inženirstvo še naprej razvija, se bodo posamezniki znašli v interakciji s sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca in zagotavljajo kontekstualno ustreznejše odzive. Ta razvoj bi lahko izboljšal storitve za stranke, prilagojeno vsebino in učinkovito iskanje informacij. Ker se posamezniki vse bolj zanašajo na interakcije, ki jih poganja umetna inteligenca, bodo morda morali postati bolj pronicljivi pri oblikovanju pozivov, da bodo dosegli želene rezultate in izboljšali svoje digitalne komunikacijske sposobnosti.

Za podjetja bi lahko sprejetje takojšnjega učenja vodilo do večje učinkovitosti v različnih vidikih poslovanja. Klepetalni roboti in virtualni pomočniki, ki jih poganja AI, bodo postali bolj spretni pri razumevanju poizvedb strank, racionalizaciji podpore strankam in sodelovanja. Poleg tega je mogoče hitro načrtovanje izkoristiti pri razvoju programske opreme, avtomatizaciji opravil kodiranja in zmanjšanju ročnega napora. Podjetja bodo morda morala vlagati v usposabljanje hitrih inženirjev, da bodo izkoristili ves potencial te tehnologije, morda pa bodo morala tudi prilagoditi svoje strategije razvijajočim se zmogljivostim generativnih sistemov umetne inteligence.

Na vladnem področju bi se lahko dolgoročni učinek takojšnjega učenja pokazal v izboljšanih javnih storitvah, zlasti v zdravstvu in kibernetski varnosti. Vladne agencije lahko uporabljajo sisteme AI za obdelavo obsežnih podatkov in zagotavljanje natančnejših vpogledov in priporočil. Poleg tega, ko se umetna inteligenca razvija s pomočjo takojšnjega učenja, bodo vlade morda morale vlagati v izobraževanje in raziskave o umetni inteligenci, da bodo ostale v ospredju te tehnologije. 

Posledice hitrega učenja/inženiringa

Širše posledice hitrega učenja/inženiringa lahko vključujejo: 

• Povpraševanje po hitrih inženirjih narašča, kar ustvarja nove poklicne možnosti na tem področju in spodbuja strokovno znanje pri oblikovanju učinkovitih pozivov za sisteme AI.
• Hitro zasnovano učenje, ki zdravstvenim sistemom omogoča učinkovitejšo obdelavo zdravstvenih podatkov, kar vodi do boljših priporočil za zdravljenje in rezultatov zdravstvenega varstva.
• Podjetja, ki se usmerjajo k strategijam, ki temeljijo na podatkih, optimizirajo razvoj izdelkov, trženje in sodelovanje strank s hitrim inženiringom, kar lahko moti tradicionalne poslovne modele.
• Vlade uporabljajo sisteme, ki jih poganja umetna inteligenca, ustvarjene s hitrim inženiringom, za bolj odzivno in prilagojeno komunikacijo z državljani, kar lahko vodi do večje politične udeležbe.
• Organizacije in vlade, ki uporabljajo takojšen inženiring za okrepitev ukrepov kibernetske varnosti, pomagajo pri zaščiti občutljivih podatkov in kritične infrastrukture.
• Hiter inženiring pomaga avtomatizirati analizo podatkov in poročanje ter izboljša natančnost in pravočasnost finančnih vpogledov za podjetja in vlagatelje.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Kako lahko izkoristite hitro inženirstvo za izboljšanje interakcij s sistemi AI v vsakdanjem življenju?
• Katere potencialne karierne priložnosti se lahko pojavijo pri hitrem inženiringu in kako se lahko nanje pripravite?