Fra prompt engineering til få-skudt læring: Forbedring af AI-modelresponser

Artificial Intelligence (AI) har været vidne til hurtige fremskridt i løbet af de seneste år, især inden for Natural Language Processing (NLP). Fra chatbots, der simulerer menneskelig samtale, til sofistikerede modeller, der kan udarbejde essays og digte, er AI's evner vokset enormt. Disse fremskridt er blevet drevet af betydelige gennembrud inden for dyb læring og tilgængeligheden af ​​store datasæt, hvilket gør det muligt for modeller at forstå og generere menneskelignende tekst med betydelig nøjagtighed.

To nøgleteknikker, der driver disse fremskridt er hurtig ingeniørarbejde og få-skuds læring. Hurtig konstruktion involverer omhyggeligt udformning af input til at guide AI-modeller i at producere ønskede output, hvilket sikrer mere relevante og præcise svar. På den anden side gør få-skudslæring modeller i stand til at generalisere ud fra nogle få eksempler, hvilket gør det muligt for AI at klare sig godt på opgaver med begrænset data. Ved at kombinere disse teknikker er udsigterne for AI-applikationer blevet betydeligt udvidet, hvilket fører til innovation på tværs af forskellige domæner.

Forståelse af Prompt Engineering

At lave effektive prompter til AI-modeller er både en kunst og en videnskab. Det involverer at forstå modellens muligheder og begrænsninger og forudsige, hvordan forskellige input vil blive fortolket. En veldesignet prompt kan gøre hele forskellen mellem et sammenhængende, relevant svar og et meningsløst svar. For eksempel forbedrer en raffineret prompt med klare instruktioner væsentligt kvaliteten af ​​AI's output.

Nylige fremskridt inden for prompt engineering har introduceret systematiske tilgange til at skabe disse input. Forskere har udviklet rammer som hurtig tuning, hvor prompten er optimeret under træning. Dette gør det muligt for modeller at lære de mest effektive prompter til forskellige opgaver, hvilket resulterer i bedre ydeevne på tværs af forskellige applikationer. Værktøjer som OpenAI Legeplads tillade brugere at eksperimentere med prompter og observere realtidseffekter, hvilket gør Store sprogmodeller (LLM'er) mere tilgængelig og kraftfuld.

Fremkomsten af ​​få-skudt læring

Få-skudslæring er en teknik, hvor modeller trænes til at udføre opgaver med få eksempler. Traditionel machine learning modeller kræver store mængder mærkede data for høj ydeevne. I modsætning hertil kan få-skuds læringsmodeller generalisere ud fra nogle få eksempler, hvilket gør dem meget alsidige og effektive.

Få-skudt læring er afhængig af den forudtrænede viden om store sprogmodeller. Disse modeller, trænet på store mængder tekstdata, forstår allerede dybt sprogmønstre og strukturer. Når modellen er forsynet med nogle få eksempler på en ny opgave, kan den anvende sin allerede eksisterende viden til at udføre opgaven effektivt.

For eksempel, hvis en AI-model er blevet fortrænet på et forskelligartet korpus af tekst, kan den få nogle få eksempler på en ny sprogoversættelsesopgave og stadig fungere godt. Dette skyldes, at modellen kan trække på sin omfattende sprogkundskab til at udlede de korrekte oversættelser, selv med begrænsede specifikke eksempler.

Seneste fremskridt inden for få-skudt læring

Nyere forskning i få-skuds læring har fokuseret på at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af ​​disse modeller. Teknikker som meta-læring, hvor modeller lærer at lære, har vist løfter i at forbedre få-skuds læringsevner. Meta-læring involverer træning af modeller på forskellige opgaver for hurtigt at tilpasse sig nye opgaver med minimalt data.

En anden spændende udvikling er kontrastiv læring, som hjælper modeller med at skelne mellem lignende og uens eksempler. Ved at træne modeller til at identificere subtile forskelle mellem eksempler, har forskere forbedret ydeevnen af ​​få-skuds læringsmodeller på tværs af forskellige applikationer.

Dataforøgelse er en anden teknik, der vinder indpas i få-skuds-læring. Ved at generere syntetiske data, der efterligner eksempler fra den virkelige verden, kan modeller udsættes for forskellige scenarier, hvilket forbedrer deres generaliseringsevner. Teknikker som Generative Adversarial Networks (GAN'er) og Variational Autoencoders (VAE'er) er almindeligt anvendt.

Endelig har selvovervåget læring, hvor modeller lærer at forudsige dele af deres input fra andre dele, vist potentiale i få-skudslæring. Denne teknik gør det muligt for modeller at bruge enorme mængder umærkede data til at bygge robuste repræsentationer, som kan finjusteres med minimale mærkede eksempler til specifikke opgaver.

Sagen om IBM Watson og Camping World

Følgende eksempler fremhæver effektiviteten af ​​prompt engineering og læring med få skud:

Campingverden, en forhandler med speciale i fritidskøretøjer og campingudstyr, stod over for udfordringer med kundesupport på grund af høje forespørgselsmængder og lange ventetider. For at forbedre kundeengagementet og effektiviteten implementerede de IBMs Watsonx Assistant.

Ved at forfine AI-prompter gennem prompt engineering, såsom specifikke prompter som "Beskriv venligst dit problem med dit seneste køb,” kunne den virtuelle agent, Arvee, indsamle præcise oplysninger og håndtere flere forespørgsler præcist. Dette førte til en stigning på 40 % i kundeengagement, en 33 % forbedring af agenteffektiviteten og de gennemsnitlige ventetider faldt til 33 sekunder. Hurtig ingeniørarbejde gjorde det muligt for AI at stille relevante opfølgende spørgsmål og effektivt administrere en bredere række af forespørgsler.

Fremtiden for AI Model Enhancement

Efterhånden som kunstig intelligens udvikler sig, vil hurtig ingeniørarbejde og læring med få skud spille stadig vigtigere roller i at forbedre modelresponser. Fremtidige AI-modeller vil sandsynligvis inkorporere mere sofistikerede personaliseringsteknikker, ved at bruge både hurtig ingeniørarbejde og få-shot læring til at forstå brugerpræferencer og kontekst dybere. Dette vil gøre det muligt for AI-systemer at give meget skræddersyede svar og derved forbedre brugertilfredsheden og engagementet.

Ved at integrere tekst-, billed- og lyddata kan AI-modeller generere omfattende og kontekstbevidste svar. For eksempel kan AI-modeller som OpenAIs GPT-4 og Googles BERT analysere og beskrive billeder i detaljer, nøjagtigt transskribere talesprog og generere kontekstuelt relevant tekst på tværs af forskellige medieformater. Fremtidige fremskridt vil sandsynligvis forfine og udvide disse funktionaliteter, hvilket gør AI bedre til at håndtere komplekse, multimodale data og udvikle nuancerede, meget kontekstbevidste svar.

Efterhånden som værktøjer til hurtig ingeniørarbejde og få-skudslæring bliver mere brugervenlige, kan en bredere vifte af enkeltpersoner og organisationer udnytte deres magt. Denne demokratisering vil føre til mere forskelligartede og innovative anvendelser af kunstig intelligens på tværs af forskellige områder.

Men med AI's stigende muligheder vil etiske overvejelser blive endnu vigtigere. Det vil være afgørende at sikre, at AI-systemer er gennemsigtige, retfærdige og i overensstemmelse med menneskelige værdier. Teknikker som prompt engineering kan guide AI-modeller hen imod etisk adfærd, mens få-skuds læring kan hjælpe med at tilpasse modeller til forskellige kulturelle kontekster og sprog og sikre, at AI tjener menneskeheden på en ansvarlig og gavnlig måde.

The Bottom Line

Fra hurtig ingeniørarbejde til få-skuds læring udvikler teknikkerne til at forbedre AI-modelresponser sig konstant. Disse fremskridt forbedrer nøjagtigheden og relevansen af ​​AI-genereret indhold og udvider de potentielle anvendelser af AI på tværs af forskellige domæner. Når vi ser på fremtiden, vil disse teknikkers fortsatte udvikling og forfining uden tvivl føre til endnu mere kraftfulde og alsidige AI-systemer, der er i stand til at transformere industrier og forbedre vores hverdag.