การเรียนรู้/วิศวกรรมอย่างรวดเร็ว: เรียนรู้ที่จะพูดคุยกับ AI

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• March 11, 2024

สรุปข้อมูลเชิงลึก

การเรียนรู้แบบพร้อมท์กำลังเปลี่ยนแปลงการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ทำให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถปรับเปลี่ยนได้โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมซ้ำอย่างกว้างขวางผ่านการแจ้งเตือนที่สร้างขึ้นมาอย่างพิถีพิถัน นวัตกรรมนี้ช่วยเพิ่มการบริการลูกค้า ทำงานอัตโนมัติ และส่งเสริมโอกาสในการทำงานในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว ผลกระทบระยะยาวของเทคโนโลยีนี้อาจรวมถึงรัฐบาลในการปรับปรุงบริการสาธารณะและการสื่อสาร และธุรกิจต่างๆ หันมาใช้กลยุทธ์อัตโนมัติ

บริบทการเรียนรู้ / วิศวกรรมที่รวดเร็ว

การเรียนรู้แบบพร้อมท์กลายเป็นกลยุทธ์ที่เปลี่ยนแปลงเกมในแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ต่างจากวิธีการแบบเดิมตรงที่อนุญาตให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-4 และ BERT สามารถปรับเข้ากับงานต่างๆ ได้โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมซ้ำซ้อน วิธีการนี้สามารถทำได้ผ่านข้อความแจ้งที่สร้างขึ้นอย่างพิถีพิถัน ซึ่งจำเป็นในการถ่ายโอนความรู้โดเมนไปยังโมเดล คุณภาพของการแจ้งเตือนมีอิทธิพลอย่างมากต่อผลลัพธ์ของโมเดล ทำให้วิศวกรรมการแจ้งเตือนเป็นทักษะที่สำคัญ การสำรวจ AI ของ McKinsey ในปี 2023 เผยให้เห็นว่าองค์กรต่างๆ กำลังปรับกลยุทธ์การจ้างงานของตนเพื่อเป้าหมายด้าน AI เชิงสร้างสรรค์ โดยมีการจ้างวิศวกรที่พร้อมท์เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด (7% ของผู้ตอบแบบสอบถามที่ใช้ AI)

ข้อได้เปรียบหลักของการเรียนรู้แบบทันทีคือความสามารถในการช่วยเหลือธุรกิจที่ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากหรือดำเนินการในโดเมนที่มีข้อมูลจำกัด อย่างไรก็ตาม ความท้าทายอยู่ที่การจัดเตรียมพร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยให้โมเดลเดียวมีความเป็นเลิศในงานหลายๆ งานได้ การสร้างพรอมต์เหล่านี้จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโครงสร้างและไวยากรณ์ รวมถึงการปรับแต่งแบบวนซ้ำ

ในบริบทของ ChatGPT ของ OpenAI การเรียนรู้แบบทันทีเป็นเครื่องมือในการสร้างการตอบสนองที่แม่นยำและเกี่ยวข้องกับบริบท ChatGPT สามารถตอบสนองข้อสงสัยได้หลากหลาย ตั้งแต่ข้อความธรรมดาไปจนถึงด้านเทคนิคขั้นสูง ด้วยการแจ้งพร้อมท์ที่สร้างขึ้นอย่างรอบคอบและปรับแต่งโมเดลตามการประเมินโดยมนุษย์ แนวทางนี้ช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบและแก้ไขด้วยตนเอง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าและความพยายามในการบรรลุผลลัพธ์ที่ต้องการ

ผลกระทบก่อกวน

ในขณะที่วิศวกรรมที่ทันท่วงทียังคงพัฒนาต่อไป ผู้คนจะพบว่าตนเองมีปฏิสัมพันธ์กับระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ให้การตอบสนองตามบริบทมากขึ้น การพัฒนานี้สามารถปรับปรุงการบริการลูกค้า เนื้อหาส่วนบุคคล และการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากแต่ละบุคคลต้องพึ่งพาการโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากขึ้น พวกเขาอาจจำเป็นต้องฉลาดมากขึ้นในการสร้างการแจ้งเตือนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ เพื่อเพิ่มทักษะการสื่อสารดิจิทัล

สำหรับบริษัทต่างๆ การนำการเรียนรู้แบบทันทีมาใช้อาจนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการดำเนินธุรกิจในด้านต่างๆ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะมีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในการทำความเข้าใจคำถามของลูกค้า ปรับปรุงการสนับสนุนและการมีส่วนร่วมของลูกค้า นอกจากนี้ วิศวกรรมที่พร้อมท์ยังสามารถใช้ประโยชน์จากการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำให้งานเขียนโค้ดเป็นอัตโนมัติ และลดความพยายามด้วยตนเอง บริษัทต่างๆ อาจจำเป็นต้องลงทุนในการฝึกอบรมวิศวกรที่รวดเร็วเพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้อย่างเต็มศักยภาพ และพวกเขาอาจจำเป็นต้องปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับขีดความสามารถที่เปลี่ยนแปลงไปของระบบ AI เชิงสร้างสรรค์

ในส่วนของภาครัฐ ผลกระทบระยะยาวของการเรียนรู้แบบพร้อมท์สามารถแสดงให้เห็นในบริการสาธารณะที่ได้รับการปรับปรุง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการดูแลสุขภาพและความปลอดภัยทางไซเบอร์ หน่วยงานภาครัฐอาจใช้ระบบ AI เพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำที่แม่นยำยิ่งขึ้น นอกจากนี้ เมื่อ AI พัฒนาผ่านการเรียนรู้แบบทันที รัฐบาลอาจจำเป็นต้องลงทุนในการศึกษาและการวิจัยเกี่ยวกับ AI เพื่อให้อยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยีนี้ 

ผลกระทบของการเรียนรู้/วิศวกรรมอย่างรวดเร็ว

ผลกระทบที่กว้างขึ้นของการเรียนรู้/วิศวกรรมอย่างรวดเร็วอาจรวมถึง: 

• ความต้องการวิศวกรพร้อมท์เพิ่มขึ้น สร้างโอกาสทางอาชีพใหม่ในสาขานี้ และส่งเสริมความเชี่ยวชาญในการสร้างการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบ AI
• การเรียนรู้แบบทันทีช่วยให้ระบบการดูแลสุขภาพสามารถประมวลผลข้อมูลทางการแพทย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นำไปสู่การแนะนำการรักษาและผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้น
• บริษัทต่างๆ หันมาใช้กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การตลาด และการมีส่วนร่วมของลูกค้าผ่านวิศวกรรมที่รวดเร็ว ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อโมเดลธุรกิจแบบเดิมๆ
• รัฐบาลที่ใช้ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสร้างขึ้นด้วยวิศวกรรมที่รวดเร็ว เพื่อการสื่อสารกับพลเมืองที่ตอบสนองและเป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งอาจนำไปสู่การมีส่วนร่วมทางการเมืองมากขึ้น
• องค์กรและรัฐบาลใช้วิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อสนับสนุนมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ ช่วยปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ
• วิศวกรรมที่รวดเร็วช่วยให้การวิเคราะห์และการรายงานข้อมูลเป็นอัตโนมัติ ปรับปรุงความแม่นยำและทันเวลาของข้อมูลเชิงลึกทางการเงินสำหรับธุรกิจและนักลงทุน

คำถามที่ต้องพิจารณา

• คุณจะใช้ประโยชน์จากวิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อปรับปรุงการโต้ตอบของคุณกับระบบ AI ในชีวิตประจำวันได้อย่างไร
• โอกาสในการทำงานที่อาจเกิดขึ้นในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว และคุณจะเตรียมตัวอย่างไร