Co je rychlé inženýrství v AI a proč na tom záleží

Nástroje jako ChatGPT a DALL-E 2 (nástroje AI pro převod textu na text nebo text na obrázek) jsou v dnešní době v módě. Aby však fungovaly efektivně, musíte si klást správné otázky, abyste dosáhli požadovaných výsledků. Naučit se, co říci k těmto nástrojům, bude důležitější, až budou více integrovány do různých průmyslových odvětví.

Co je rychlé inženýrství v AI?

Rychlé inženýrství umělé inteligence je efektivní způsob, jak získat požadovaný výstup pomocí nástroje umělé inteligence. Výzvy přicházejí v různých formách, jako jsou příkazy, bloky kódu a řetězce slov. Tento způsob využití výzev byl vynalezen lidmi se záměrem vyvolat reakce z modelů AI. Slouží jako výchozí bod pro výuku modelu k vypracování výstupů, které jsou vhodné pro daný úkol.

Je zajímavé, že tyto výzvy fungují stejným způsobem jako u člověka – vybízejí je k vytvoření eseje – a podobně může aplikace AI použít tyto výzvy k vytvoření díla, které je přizpůsobeno danému účelu. Tímto způsobem se rychlé inženýrství stalo nepostradatelnou strategií pro využití nástrojů AI.

Pokud jde o skutečnou výzvu, text je v současné době primárním prostředkem komunikace mezi člověkem a AI. Pomocí textových příkazů můžete modelu říci, co má provést. Špičkové modely umělé inteligence jako DALLE-E 2 a Stable Diffusion vyžadují, abyste popsali požadovaný výstup, což funguje jako jejich primární výzva. Na druhou stranu jazykové modely, jako je nový ChatGPT, mohou používat cokoli, od jednoduchého dotazu až po komplexní osvědčený s různými fakty umístěnými v celé výzvě. V některých případech můžete dokonce jako součást vstupu použít soubor CSV s nezpracovanými daty.

Celý proces rychlého inženýrství AI zahrnuje navrhování a vytváření výzev (vstupních dat), aby na nich modely AI mohly trénovat, aby se naučily provádět konkrétní úkoly. V tomto procesu musíte vybrat vhodný typ dat a formátování, aby jim umělá inteligence rozuměla. Efektivní rychlé inženýrství AI vede k vysoce kvalitním tréninkovým datům, které umožňují modelu AI přesně předpovídat a rozhodovat se.

Obrázek: cohere.ai

Vzestup rychlého inženýrství AI

Mnoho z nejlepších vývojů v rychlém inženýrství AI se odehrálo s jazykovými modely jako GPT-2 a GPT-3. V roce 2021 přinesly nové úlohy působivé výsledky díky zavedení rychlého inženýrství multitaskingu s datovými sadami pro zpracování přirozeného jazyka (NLP). Zdokonalené jazykovými modely, které dokážou přesně znázornit logický myšlenkový proces, bylo aplikováno učení zero-shot, když jsou ve výzvách zahrnuty podněty jako „Pojďme přemýšlet krok za krokem“; to dále posílilo úspěšnost vícestupňového uvažování. Snazší dostupnost v malých i velkých měřítcích byla umožněna díky rozsáhlým notebookům s otevřeným zdrojovým kódem a projektům komunitní syntézy obrazu.

V roce 2022 se objevily další velké pokroky, kdy modely strojového učení DALL-E, Stable Diffusion a Midjourney otevřely svět možností prostřednictvím nabádání textu na obrázek. Tato technologie umožňuje lidem přivést své nápady k životu pouhými slovy.

Nedávno se ChatGPT zpřístupnil veřejnosti a vzal svět útokem. ChatGPT je nejpůsobivější jazykový model AI, jaký jsme doposud viděli. Spoléhá na techniky hlubokého učení při generování textu na základě vstupu, který mu poskytnete. Nástroj byl vyškolen na masivní sbírce textových dat, což mu umožňuje generovat lidské reakce na širokou škálu textových výzev.

Nejlepší postupy pro rychlé inženýrství AI

Existuje několik osvědčených postupů, které mohou pomoci umělé inteligenci pohotově dosáhnout přesných a efektivních výstupů.

Prvním krokem je pochopit, že výzva může obsahovat pokyny, otázky, vstupní data, příklady, fakta a další. Klíčem je kombinovat všechny tyto různé prvky, abyste dosáhli nejlepšího výstupu.

Při vytváření výzvy AI byste měli postupovat takto:

• Zadejte jasnou a konkrétní výzvu: Jedním z nejdůležitějších aspektů rychlého inženýrství AI je poskytnout modelu AI dobře definovanou výzvu. Tím zajistíte, že model pochopí, co požadujete.
• Používejte stručný jazyk: Ve výzvě byste měli být vždy co nejstručnější, stručně a výstižně.
• Uveďte co nejvíce kontextu: Modely umělé inteligence mohou někdy bojovat s kontextem, a proto byste měli do vstupu zahrnout co nejvíce konkrétních kontextových informací.
• Zajistěte správnou gramatiku: Ve výzvě umělé inteligence nechcete mít žádné gramatické chyby, proto vždy zkontrolujte, zda je vše napsáno správně.
• Otestujte různé výstupy: Počet výstupů, které tyto modely mohou poskytnout, není omezen, takže byste měli testovat více, dokud nenajdete ten nejlepší.
• Je-li to možné, dolaďte model: Některé modely AI, jako je ChatGPT, lze doladit pomocí vlastních dat. To je užitečné zejména pro specifické požadavky případu použití a vede k přesnějším výstupům.

Vzestup rychlého inženýra

Jak stále více společností přijímá technologii AI, otevírají se dveře pro profesionály se sofistikovanými znalostmi v oblasti strojového učení a rychlého inženýrství, aby si mohli budovat kariéru. Rostoucí poptávka byla pozorována po inženýrech kvalifikovaných v této oblasti i po datových vědcích – příležitost, která se podle všeho bude v průběhu času dále rozšiřovat.

Pohotový inženýr je profesionál, který se specializuje na vytváření přesných výzev, pravidel a pokynů, které pomáhají nástrojům umělé inteligence dosahovat konkrétních výsledků. S hlubokým porozuměním kapacitě a omezením modelu, který používají, mají tito odborníci soubor dovedností potřebných k efektivnímu nasměrování výstupu k požadovaným cílům prostřednictvím chytře vytvořeného vstupního textu, který může zahrnovat popisky nebo strategie se sofistikovanými formulacemi.

Pohotoví inženýři přebírají kritickou a často přehlíženou roli v projektech NLP. Jejich úkolem je navrhovat a vytvářet výzvy, na které budou modely reagovat, dolaďovat modely na základě výstupu a provádět průběžnou analýzu výkonnosti modelu za účelem zjištění příležitostí ke zlepšení.

Spolupracují také s datovými vědci a výzkumníky NLP, aby posoudili výkon modelů a zajistili, že jejich výzvy jsou správně v souladu s cíli projektu. Zapojením se do řady odpovědností a využitím svých odborných znalostí napříč různými obory hrají pohotoví inženýři nedílnou roli při formování vývoje NLP, jak jej známe dnes.

S nárůstem popularity modelů umělé inteligence, jako je ChatGPT, bude po rychlých inženýrech stále větší poptávka. Budou hrát velkou roli pro společnosti, které chtějí tyto modely umělé inteligence využít.

Jak AI Prompt Engineering ovlivňuje podnikání

Produkty umělé inteligence a základní modely, které je pohánějí, rychle mění technologické prostředí tím, že nám představují zcela nové cesty tvorby a inovací. Díky využití dat modely jako ChatGPT usnadňují schopnost umělé inteligence generovat odpovědi na uživatelské dotazy a jedinečné nápady v různých oblastech. Počítače nyní mohou vytvářet obsah v oblastech od umění přes design až po počítačové kódování s malou pomocí lidí. Navíc mohou zajít tak daleko, že vyvíjejí hypotézy a teorie související se složitými problémy.

Nejnovější systémy umělé inteligence, postavené na základech rozsáhlých modelů hlubokého učení, jsou schopny zpracovat a analyzovat širokou škálu nestrukturovaných dat, jako je text a obrázky. To rozšiřuje rozsah aplikací dostupných vývojářům bez ohledu na jejich schopnosti strojového učení a technické zázemí.

Například ChatGPT, který byl postaven na GPT-3.5, byl použit k překladu textu a vědci využili dřívější verzi modelu k vytvoření nových proteinových sekvencí. Využití těchto systémů umožnilo zkrátit dobu potřebnou pro vývoj nových aplikací umělé inteligence a zpřístupnit tak úroveň přístupnosti, která byla dříve zřídkakdy zavedena. Takový pokrok nevyhnutelně otevřel vzrušující vyhlídky do budoucna.

Jediná věc, kterou mají všechny tyto různé modely společnou, je jejich potřeba efektivního rychlého inženýrství AI. Jak se umělá inteligence neustále posouvá vpřed, budeme i nadále svědky toho, že rychlé inženýrství hraje velkou roli téměř ve všech oblastech, od obchodu po vědu a další. Modely umělé inteligence poháněné rychlým inženýrstvím jsou nejvzrušivější a nejslibnější, jaké jsme kdy viděli, takže obchodní lídři musí začít věnovat velkou pozornost a zvážit jejich implementaci do svých procesů.