Mësimi/inxhinieria e shpejtë: Mësoni të flisni me AI

• Author:
• Emri i autorit

  Parashikimi Kuantumrun
• March 11, 2024

Përmbledhje e pasqyrës

Mësimi i bazuar në shpejtësi po transformon mësimin e makinerive (ML), duke lejuar që modelet e mëdha të gjuhës (LLM) të përshtaten pa ri-trajnim të gjerë përmes kërkesave të hartuara me kujdes. Kjo risi përmirëson shërbimin ndaj klientit, automatizon detyrat dhe nxit mundësitë e karrierës në inxhinierinë e shpejtë. Implikimet afatgjata të kësaj teknologjie mund të përfshijnë përmirësimin e shërbimeve publike dhe komunikimit nga ana e qeverive, si dhe zhvendosjen e bizneseve drejt strategjive të automatizuara.

Konteksti i mësimit/inxhinierisë së shpejtë

Mësimi i bazuar në shpejtësi është shfaqur si një strategji që ndryshon lojën në mësimin e makinerive (ML). Ndryshe nga metodat tradicionale, ajo lejon që modelet e mëdha të gjuhës (LLM) si GPT-4 dhe BERT të përshtaten me detyra të ndryshme pa ri-trajnim të gjerë. Kjo metodë arrihet përmes kërkesave të hartuara me kujdes, thelbësore në transferimin e njohurive të domenit në model. Cilësia e kërkesës ndikon ndjeshëm në rezultatin e modelit, duke e bërë inxhinierinë e shpejtë një aftësi kritike. Sondazhi i McKinsey në 2023 mbi AI zbulon se organizatat po rregullojnë strategjitë e tyre të punësimit për qëllimet gjeneruese të AI, me një rritje të dukshme në punësimin e inxhinierëve të shpejtë (7% e të anketuarve që adoptojnë AI).

Avantazhi kryesor i të mësuarit me bazë të shpejtë qëndron në aftësinë e tij për të ndihmuar bizneset që nuk kanë akses në sasi të mëdha të të dhënave të etiketuara ose operojnë në domene me disponueshmëri të kufizuar të të dhënave. Megjithatë, sfida qëndron në hartimin e nxitjeve efektive që mundësojnë një model të vetëm të shkëlqejë në detyra të shumta. Krijimi i këtyre kërkesave kërkon një kuptim të thellë të strukturës dhe sintaksës dhe përsosje përsëritëse.

Në kontekstin e ChatGPT të OpenAI-t, të mësuarit me bazë të shpejtë është instrumental në gjenerimin e përgjigjeve të sakta dhe të përshtatshme në kontekst. Duke ofruar kërkesa të ndërtuara me kujdes dhe duke rafinuar modelin bazuar në vlerësimin njerëzor, ChatGPT mund të plotësojë një gamë të gjerë pyetjesh, nga të thjeshta deri tek ato shumë teknike. Kjo qasje redukton nevojën për rishikim dhe redaktim manual, duke kursyer kohë dhe përpjekje të vlefshme për të arritur rezultatet e dëshiruara.

Ndikim shkatërrues

Ndërsa inxhinieria e shpejtë vazhdon të evoluojë, individët do ta gjejnë veten duke ndërvepruar me sisteme të fuqizuara nga AI që ofrojnë përgjigje më të rëndësishme në kontekst. Ky zhvillim mund të përmirësojë shërbimin ndaj klientit, përmbajtjen e personalizuar dhe rikthimin efikas të informacionit. Ndërsa individët mbështeten gjithnjë e më shumë në ndërveprimet e drejtuara nga AI, ata mund të kenë nevojë të bëhen më të dallueshëm në hartimin e kërkesave për të arritur rezultatet e dëshiruara, duke rritur aftësitë e tyre të komunikimit dixhital.

Për kompanitë, adoptimi i mësimit të bazuar në kohë mund të çojë në efikasitet më të madh në aspekte të ndryshme të operacioneve të biznesit. Chatbots dhe asistentët virtualë të fuqizuar nga AI do të bëhen më të aftë për të kuptuar pyetjet e klientëve, duke përmirësuar mbështetjen dhe angazhimin e klientit. Për më tepër, inxhinieria e shpejtë mund të përdoret në zhvillimin e softuerit, duke automatizuar detyrat e kodimit dhe duke reduktuar përpjekjet manuale. Kompanitë mund të kenë nevojë të investojnë në trajnimin e inxhinierëve të shpejtë për të shfrytëzuar potencialin e plotë të kësaj teknologjie dhe mund t'u duhet gjithashtu të përshtatin strategjitë e tyre me aftësitë në zhvillim të sistemeve gjeneruese të AI.

Në frontin qeveritar, ndikimi afatgjatë i të mësuarit me bazë të shpejtë mund të shfaqet në përmirësimin e shërbimeve publike, veçanërisht në kujdesin shëndetësor dhe sigurinë kibernetike. Agjencitë qeveritare mund të përdorin sistemet e AI për të përpunuar të dhëna të mëdha dhe për të ofruar njohuri dhe rekomandime më të sakta. Për më tepër, ndërsa AI evoluon përmes mësimit të bazuar në kohë, qeveritë mund të kenë nevojë të investojnë në edukimin dhe kërkimin e AI për të qëndruar në ballë të kësaj teknologjie. 

Implikimet e mësimit/inxhinierisë së shpejtë

Implikimet më të gjera të mësimit/inxhinierisë së shpejtë mund të përfshijnë: 

• Kërkesa për inxhinierë të shpejtë po rritet, duke krijuar perspektiva të reja karriere në këtë fushë dhe duke nxitur ekspertizën në krijimin e kërkesave efektive për sistemet e AI.
• Të mësuarit me bazë të shpejtë që u mundëson sistemeve të kujdesit shëndetësor të përpunojnë të dhënat mjekësore në mënyrë më efektive, duke çuar në rekomandime më të mira trajtimi dhe rezultate të kujdesit shëndetësor.
• Kompanitë po zhvendosen drejt strategjive të drejtuara nga të dhënat, duke optimizuar zhvillimin e produktit, marketingun dhe angazhimin e klientëve përmes inxhinierisë së shpejtë, duke ndërprerë potencialisht modelet tradicionale të biznesit.
• Qeveritë që përdorin sisteme të drejtuara nga AI, të krijuara me inxhinieri të shpejtë, për komunikim më të përgjegjshëm dhe të personalizuar me qytetarët, duke çuar potencialisht në pjesëmarrje më të madhe politike.
• Organizatat dhe qeveritë që përdorin inxhinieri të shpejtë për të forcuar masat e sigurisë kibernetike, duke ndihmuar në mbrojtjen e të dhënave të ndjeshme dhe infrastrukturës kritike.
• Inxhinieria e shpejtë që ndihmon në automatizimin e analizës dhe raportimit të të dhënave, duke përmirësuar saktësinë dhe afatin kohor të njohurive financiare për bizneset dhe investitorët.

Pyetje që duhen marrë parasysh

• Si mund të përdorni inxhinierinë e shpejtë për të përmirësuar ndërveprimet tuaja me sistemet e AI në jetën e përditshme?
• Cilat mundësi potenciale karriere mund të shfaqen në inxhinierinë e shpejtë dhe si mund të përgatiteni për to?