Оперативне навчання/розробка: навчитися розмовляти зі ШІ

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Березня 11, 2024

Короткий огляд

Навчання на основі підказок перетворює машинне навчання (ML), дозволяючи великим мовним моделям (LLM) адаптуватися без тривалого повторного навчання за допомогою ретельно розроблених підказок. Ця інновація покращує обслуговування клієнтів, автоматизує завдання та сприяє розвитку кар’єрних можливостей у сфері оперативного проектування. Довгострокові наслідки цієї технології можуть включати покращення урядами державних послуг і комунікацій, а також перехід компаній на автоматизовані стратегії.

Контекст швидкого навчання/проектування

Оперативне навчання стало стратегією машинного навчання (ML), яка змінила правила гри. На відміну від традиційних методів, це дозволяє великим мовним моделям (LLM), таким як GPT-4 і BERT, адаптуватися до різних завдань без тривалого повторного навчання. Цей метод досягається завдяки ретельно розробленим підказкам, необхідним для передачі знань предметної області до моделі. Якість підказки суттєво впливає на вихід моделі, тому оперативне проектування є критично важливою навичкою. Опитування McKinsey щодо штучного інтелекту у 2023 році показує, що організації коригують свої стратегії найму відповідно до цілей генеративного штучного інтелекту, причому помітно збільшилася кількість наймаючих оперативних інженерів (7% респондентів, які використовують штучний інтелект).

Основна перевага оперативного навчання полягає в його здатності допомогти компаніям, які не мають доступу до великої кількості позначених даних або працюють у доменах з обмеженою доступністю даних. Однак проблема полягає в розробці ефективних підказок, які дозволять одній моделі досягти успіху в багатьох завданнях. Створення цих підказок вимагає глибокого розуміння структури та синтаксису та повторюваного вдосконалення.

У контексті OpenAI ChatGPT навчання на основі підказок є важливим у створенні точних і відповідних контексту відповідей. Надаючи ретельно розроблені підказки та вдосконалюючи модель на основі людської оцінки, ChatGPT може задовольнити широкий спектр запитів, від простих до суворо технічних. Цей підхід зменшує потребу в ручному перегляді та редагуванні, заощаджуючи дорогоцінний час і зусилля для досягнення бажаних результатів.

Руйнівний вплив

У міру того, як оперативне проектування продовжує розвиватися, люди будуть взаємодіяти з системами на базі штучного інтелекту, які надають відповідні відповіді, що відповідають контексту. Ця розробка може покращити обслуговування клієнтів, персоналізований контент і ефективний пошук інформації. Оскільки люди все більше покладаються на взаємодії, керовані штучним інтелектом, їм може знадобитися стати більш проникливими у створенні підказок для досягнення бажаних результатів, покращуючи свої навички цифрового спілкування.

Для компаній застосування оперативного навчання може призвести до підвищення ефективності в різних аспектах бізнес-операцій. Чат-боти та віртуальні помічники на базі штучного інтелекту стануть більш вправними у розумінні запитів клієнтів, оптимізуючи підтримку та залучення клієнтів. Крім того, оперативне проектування можна використовувати для розробки програмного забезпечення, автоматизації завдань кодування та зменшення ручних зусиль. Компаніям може знадобитися інвестувати в навчання оперативних інженерів, щоб використовувати весь потенціал цієї технології, і їм також може знадобитися адаптувати свої стратегії до нових можливостей генеративних систем ШІ.

На урядовому фронті довгостроковий вплив оперативного навчання може проявитися в покращенні державних послуг, зокрема в сфері охорони здоров’я та кібербезпеки. Державні установи можуть використовувати системи штучного інтелекту для обробки великої кількості даних і надання більш точної інформації та рекомендацій. Крім того, оскільки ШІ розвивається завдяки оперативному навчанню, урядам може знадобитися інвестувати в освіту та дослідження ШІ, щоб залишатися на передньому краї цієї технології. 

Наслідки швидкого навчання/проектування

Більш широкі наслідки швидкого навчання/проектування можуть включати: 

• Зростає попит на інженерів підказок, створюючи нові перспективи кар’єрного зростання в цій галузі та розвиваючи досвід у створенні ефективних підказок для систем ШІ.
• Оперативне навчання дозволяє системам охорони здоров’я ефективніше обробляти медичні дані, що призводить до кращих рекомендацій щодо лікування та результатів охорони здоров’я.
• Компанії переходять до стратегій, що керуються даними, оптимізуючи розробку продукту, маркетинг і залучення клієнтів шляхом оперативного проектування, що потенційно може порушити традиційні бізнес-моделі.
• Уряди використовують системи на основі штучного інтелекту, створені за допомогою швидкої розробки, для більш чуйного та персоналізованого спілкування з громадянами, що потенційно може призвести до більшої участі в політичному житті.
• Організації та уряди, які використовують оперативні інженерні засоби для посилення заходів кібербезпеки, допомагають захистити конфіденційні дані та критичну інфраструктуру.
• Оперативне проектування допомагає автоматизувати аналіз даних і звітність, покращуючи точність і своєчасність фінансової інформації для компаній та інвесторів.

Питання для розгляду

• Як ви можете використовувати оперативне проектування для покращення взаємодії із системами штучного інтелекту в повсякденному житті?
• Які потенційні кар’єрні можливості можуть виникнути в швидкому проектуванні, і як до них підготуватися?