Od brzog inženjeringa do učenja u nekoliko navrata: Poboljšanje odgovora AI modela

Umjetna inteligencija (AI) je svjedočio brzom napretku u posljednjih nekoliko godina, posebno u Obrada prirodnog jezika (NLP). Od chatbota koji simuliraju ljudski razgovor do sofisticiranih modela koji mogu pisati eseje i sastavljati poeziju, mogućnosti AI-a su neizmjerno porasle. Ovi su pomaci potaknuti značajnim otkrićima u duboko učenje i dostupnost velikih skupova podataka, omogućujući modelima da razumiju i generiraju tekst sličan ljudskom sa značajnom točnošću.

Dvije ključne tehnike koje pokreću ovaj napredak su brzi inženjering međutim učenje u nekoliko hitaca. Brzi inženjering uključuje pažljivo kreiranje ulaznih podataka za usmjeravanje AI modela u stvaranju željenih rezultata, osiguravajući relevantnije i točnije odgovore. S druge strane, učenje u nekoliko koraka omogućuje modelima generalizaciju iz nekoliko primjera, što omogućuje AI da dobro obavlja zadatke s ograničenim podacima. Kombinacijom ovih tehnika, izgledi za primjene umjetne inteligencije značajno su se proširili, što je dovelo do inovacija u različitim domenama.

Razumijevanje brzog inženjeringa

Izrada učinkovitih upita za AI modele je i umjetnost i znanost. Uključuje razumijevanje mogućnosti i ograničenja modela i predviđanje kako će se različiti ulazi tumačiti. Dobro osmišljen upit može napraviti veliku razliku između koherentnog, relevantnog odgovora i besmislenog. Na primjer, profinjeni upit s jasnim uputama značajno poboljšava kvalitetu izlaza umjetne inteligencije.

Nedavni napredak u brzom inženjerstvu uveo je sustavne pristupe stvaranju ovih inputa. Istraživači su razvili okvire poput brzo podešavanje, gdje se upit optimizira tijekom treninga. To omogućuje modelima da nauče najučinkovitije upute za različite zadatke, što rezultira boljom izvedbom u različitim aplikacijama. Alati poput Igralište OpenAI omogućuju korisnicima eksperimentiranje s upitima i promatranje učinaka u stvarnom vremenu, stvaranje Veliki jezični modeli (LLM) pristupačniji i snažniji.

Pojava malokratnog učenja

Malokratno učenje je tehnika u kojoj se modeli obučavaju za izvršavanje zadataka s nekoliko primjera. Tradicionalno stroj za učenje modeli zahtijevaju velike količine označenih podataka za visoku izvedbu. Nasuprot tome, modeli učenja u nekoliko slučajeva mogu se generalizirati iz nekoliko primjera, što ih čini vrlo svestranim i učinkovitim.

Malokratno učenje oslanja se na prethodno uvježbano znanje velikih jezičnih modela. Ovi modeli, uvježbani na golemim količinama tekstualnih podataka, već duboko razumiju jezične obrasce i strukture. Kada mu se pruži nekoliko primjera novog zadatka, model može primijeniti svoje prethodno postojeće znanje kako bi učinkovito izvršio zadatak.

Na primjer, ako je model umjetne inteligencije prethodno uvježban na raznolikom korpusu teksta, može mu se dati samo nekoliko primjera zadatka prevođenja novog jezika i još uvijek dobro funkcionirati. To je zato što se model može oslanjati na svoje opsežno jezično znanje kako bi zaključio točne prijevode, čak i s ograničenim specifičnim primjerima.

Najnoviji napredak u učenju u nekoliko navrata

Nedavna istraživanja učenja u nekoliko pokušaja usmjerena su na poboljšanje učinkovitosti i točnosti ovih modela. Tehnike poput meta-učenje, gdje modeli uče učiti, pokazali su se obećavajućim u poboljšanju sposobnosti učenja u nekoliko snimaka. Meta-učenje uključuje modele obuke na različitim zadacima kako bi se brzo prilagodili novim zadacima s minimalnim podacima.

Još jedan uzbudljiv razvoj događaja je kontrastivno učenje, koji pomaže modelima razlikovati slične i različite primjere. Uvježbavanjem modela za prepoznavanje suptilnih razlika između primjera, istraživači su poboljšali izvedbu modela učenja u nekoliko slučajeva u različitim primjenama.

Povećanje podataka je još jedna tehnika koja dobiva na snazi ​​u učenju s nekoliko udaraca. Generiranjem sintetičkih podataka koji oponašaju primjere iz stvarnog svijeta, modeli se mogu izložiti različitim scenarijima, poboljšavajući njihove mogućnosti generalizacije. Tehnike poput Generativne kontradiktorne mreže (GAN) međutim Varijacijski autokoderi (VAE) se obično koriste.

Konačno, samonadzirano učenje, gdje modeli uče predvidjeti dijelove svog unosa iz drugih dijelova, pokazalo je potencijal u učenju u nekoliko koraka. Ova tehnika omogućuje modelima korištenje golemih količina neoznačenih podataka za izgradnju robusnih prikaza, koji se mogu fino podesiti s minimalnim brojem označenih primjera za specifične zadatke.

Slučaj IBM Watson i Camping World

Sljedeći primjeri ističu učinkovitost brzog inženjeringa i učenja u nekoliko koraka:

Svijet kampiranja, trgovac na malo specijaliziran za rekreacijska vozila i opremu za kampiranje, suočio se s izazovima s korisničkom podrškom zbog velikog broja upita i dugog vremena čekanja. Kako bi poboljšali angažman i učinkovitost kupaca, implementirali su IBM-ov Watsonx pomoćnik.

Pročišćavanjem AI upita putem brzog inženjeringa, poput specifičnih upita poput "Opišite problem s nedavnom kupnjom”, virtualni agent, Arvee, mogao bi prikupiti precizne informacije i točno obraditi više upita. To je dovelo do povećanja angažmana kupaca za 40%, poboljšanja učinkovitosti agenata za 33%, a prosječno vrijeme čekanja palo je na 33 sekunde. Brzi inženjering omogućio je umjetnoj inteligenciji da postavlja relevantna naknadna pitanja i učinkovito upravlja širim rasponom upita.

Budućnost poboljšanja AI modela

Kako se AI razvija, brzo inženjerstvo i učenje u nekoliko koraka igrat će sve važniju ulogu u poboljšanju odgovora modela. Budući modeli umjetne inteligencije vjerojatno će uključivati ​​sofisticiranije tehnike personalizacije, koristeći i brzi inženjering i učenje u nekoliko koraka za dublje razumijevanje korisničkih preferencija i konteksta. To će omogućiti sustavima umjetne inteligencije da daju visoko prilagođene odgovore, čime se poboljšava zadovoljstvo i angažman korisnika.

Integriranje tekstualnih, slikovnih i audio podataka omogućuje AI modelima da generiraju sveobuhvatne odgovore koji su svjesni konteksta. Na primjer, AI modeli poput OpenAI-jevog GPT-4 i Googleovog BERT-a mogu detaljno analizirati i opisati slike, točno transkribirati govorni jezik i generirati kontekstualno relevantan tekst u različitim medijskim formatima. Buduća poboljšanja vjerojatno će poboljšati i proširiti te funkcionalnosti, čineći umjetnu inteligenciju boljom u rukovanju složenim, multimodalnim podacima i razvijanju nijansiranih odgovora koji su vrlo svjesni konteksta.

Štoviše, kako alati za brzi inženjering i učenje u nekoliko koraka postaju lakši za korištenje, širi raspon pojedinaca i organizacija može iskoristiti njihovu moć. Ova će demokratizacija dovesti do raznolikijih i inovativnijih primjena umjetne inteligencije u raznim područjima.

Međutim, sa sve većim mogućnostima umjetne inteligencije, etička razmatranja postat će još važnija. Bit će ključno osigurati transparentnost, pravednost i usklađenost AI sustava s ljudskim vrijednostima. Tehnike poput brzog inženjeringa mogu usmjeriti modele umjetne inteligencije prema etičkom ponašanju, dok učenje u nekoliko koraka može pomoći u prilagodbi modela različitim kulturnim kontekstima i jezicima, osiguravajući da umjetna inteligencija služi čovječanstvu na odgovoran i koristan način.

Bottom Line

Od brzog inženjeringa do učenja u nekoliko navrata, tehnike za poboljšanje odgovora AI modela neprestano se razvijaju. Ova poboljšanja poboljšavaju točnost i relevantnost sadržaja generiranog umjetnom inteligencijom i proširuju potencijalne primjene umjetne inteligencije u raznim domenama. Dok gledamo u budućnost, kontinuirani razvoj i usavršavanje ovih tehnika nedvojbeno će dovesti do još snažnijih i svestranijih AI sustava sposobnih transformirati industrije i poboljšati naše svakodnevne živote.