מהי הנדסה מהירה ב-AI ולמה זה חשוב

כלים כמו ChatGPT ו-DALL-E 2 (כלי בינה מלאכותית של טקסט לטקסט או טקסט לתמונה) הם כל הזעם בימים אלה. אבל כדי שהם יעבדו ביעילות, אתה צריך לשאול את השאלות הנכונות כדי להשיג את התוצאות שאתה רוצה. ללמוד מה לומר לכלים הללו רק יהפוך חשוב יותר ככל שהם ישתלבו בתעשיות שונות.

מהי הנדסה מהירה ב-AI?

הנדסת בינה מלאכותית היא דרך יעילה לקבל את התפוקה הרצויה עם כלי בינה מלאכותית. הנחיות מגיעות בצורות שונות, כגון הצהרות, בלוקים של קוד ומחרוזות של מילים. שיטה זו של שימוש בהנחיות הומצאה על ידי אנשים מתוך כוונה לעורר תגובות ממודלים של AI. הוא משמש כנקודת מוצא להוראת המודל לפתח תפוקות המתאימות למשימה נתונה.

מעניין לציין שההנחיות הללו פועלות באותו אופן כפי שהן פועלות על אדם - מה שמניע אותו ליצור חיבור - ובאופן דומה, יישום AI יכול להשתמש בהנחיות הללו כדי לייצר עבודה המותאמת למטרה שלה. בדרך זו, הנדסה מהירה הפכה לאסטרטגיה הכרחית למינוף כלי בינה מלאכותית.

כשמדובר בהנחיה בפועל, טקסט הוא כיום אמצעי התקשורת העיקרי בין האדם ל-AI. שימוש בפקודות טקסט מאפשר לך לומר לדגם מה לבצע. דגמי AI מובילים כמו DALLE-E 2 ו-Stable Diffusion דורשים ממך לתאר את הפלט הרצוי, שפועל כהנחיה העיקרית שלהם. מצד שני, מודלים של שפה כמו ChatGPT החדש יכולים להשתמש בכל דבר, החל משאילתה פשוטה ועד לשאילתה מורכבת שהוכחה עם עובדות שונות הממוקמות לאורך כל ההנחיה. במקרים מסוימים, אתה יכול אפילו להשתמש בקובץ CSV עם נתונים גולמיים כחלק מהקלט.

כל התהליך של הנדסת הנחיות בינה מלאכותית כולל תכנון ויצירת הנחיות (נתוני קלט) כך שדגמי ה-AI יוכלו להתאמן עליהם כדי ללמוד כיצד לבצע משימות ספציפיות. בתהליך זה, עליך לבחור את סוג הנתונים והפורמט המתאימים כדי שה-AI יוכל להבין אותם. הנדסת בינה מלאכותית אפקטיבית מובילה לנתוני אימון איכותיים המאפשרים למודל הבינה המלאכותית לבצע במדויק תחזיות והחלטות.

תמונה: cohere.ai

עלייתה של הנדסת AI

רבים מהפיתוחים המובילים בהנדסת בינה מלאכותית התרחשו עם דגמי שפה כמו GPT-2 ו-GPT-3. בשנת 2021, משימות חדשות הניבו תוצאות מרשימות הודות להכנסת הנדסה מהירה של ריבוי משימות עם מערכי נתונים של עיבוד שפה טבעית (NLP). מעודן על ידי מודלים לשוניים שיכולים לתאר במדויק תהליך חשיבה לוגי, למידה של אפס-shot יושמה כאשר רמזים כגון "בואו נחשוב צעד אחר צעד" כלולים בהנחיות; זה חיזק עוד יותר את שיעור ההצלחה של מאמצי חשיבה רב-שלבית. נגישות קלה יותר בקנה מידה קטן וגדול התאפשרה באמצעות מחברות נרחבות בקוד פתוח ומיזמי סינתזת תמונות המונעים על ידי הקהילה.

עוד כמה התפתחויות גדולות הגיעו בשנת 2022 כאשר מודלים של למידת מכונה DALL-E, Stable Diffusion ו-Midjourney פתחו עולם של אפשרויות באמצעות הנחיה מטקסט לתמונה. טכנולוגיה זו מאפשרת לאנשים להביא את הרעיונות שלהם לחיים רק עם המילים שלהם כקלט.

לאחרונה, ChatGPT הפך פתוח לציבור וכבש את העולם בסערה. ChatGPT הוא מודל שפת הבינה המלאכותית המרשים ביותר שראינו עד כה. זה מסתמך על טכניקות למידה עמוקה כדי ליצור טקסט על סמך הקלט שאתה מספק לו. הכלי הוכשר על אוסף עצום של נתוני טקסט, המאפשרים לו ליצור תגובות דמויות אדם למגוון רחב של הנחיות טקסט.

שיטות עבודה מומלצות להנדסת AI

ישנן כמה שיטות עבודה מומלצות שיכולות באמת לעזור להנדסה מהירה של AI להניב תפוקות מדויקות ויעילות.

הצעד הראשון הוא להבין שהנחיה יכולה לכלול הוראות, שאלות, נתוני קלט, דוגמאות, עובדות ועוד. המפתח הוא לשלב את כל האלמנטים השונים הללו כדי להשיג את התפוקה הטובה ביותר.

בעת הנדסת בקשת AI, עליך לבצע את השלבים הבאים:

• הזן הנחיה ברורה וספציפית: אחד ההיבטים החשובים ביותר של הנדסת בינה מלאכותית הוא לספק הנחיה מוגדרת היטב למודל הבינה המלאכותית. זה יבטיח שהמודל יבין מה אתה מבקש.
• השתמש בשפה תמציתית: אתה תמיד צריך להיות תמציתי ככל האפשר בהנחיה, לשמור אותה קצרה ועניינית.
• תן כמה שיותר הקשר: מודלים של בינה מלאכותית יכולים לפעמים להיאבק בהקשר, וזו הסיבה שאתה צריך לכלול מידע הקשרי ספציפי ככל האפשר בקלט.
• הקפידו על דקדוק תקין: אתה לא רוצה שגיאות דקדוקיות בהנחיית הבינה המלאכותית שלך, אז תמיד בדוק שוב שהכל מאוית נכון.
• בדוק פלטים שונים: אין גבול לכמה תפוקות שהדגמים האלה יכולים לספק, אז כדאי לבדוק מספר תפוקות עד שתמצא את הטוב ביותר.
• כוונן את הדגם במידת האפשר: דגמי AI מסוימים, כגון ChatGPT, ניתנים לכוונון עדין עם הנתונים שלך. זה שימושי במיוחד עבור דרישות שימוש ספציפיות ומוביל לתפוקות מדויקות יותר.

עלייתו של המהנדס המהיר

ככל שיותר חברות מאמצות את טכנולוגיית הבינה המלאכותית, הדלת נפתחת לאנשי מקצוע עם ידע מתוחכם בלמידת מכונה והנדסה מהירה לבנות קריירה. נרשמה ביקוש הולך וגובר למהנדסים מיומנים בתחום זה כמו גם למדעני נתונים - הזדמנות שנראה כי תמשיך להתרחב עם הזמן.

מהנדס מהיר הוא איש מקצוע המתמחה ביצירת הנחיות, כללים והנחיות מדויקות כדי לעזור לכלי AI להשיג תוצאות ספציפיות. עם הבנה עמוקה של הקיבולת והמגבלות של המודל שבו הם משתמשים, מומחים אלה הם בעלי מערך המיומנויות הנדרש להנחיית פלט ביעילות לעבר היעדים הרצויים באמצעות טקסט קלט בעל מבנה חכם, שעשוי לכלול תוויות או אסטרטגיות עם ניסוח מתוחכם.

מהנדסים מהירים לוקחים על עצמם תפקיד קריטי ולעתים קרובות מתעלמים ממנו בפרויקטי NLP. מוטלת עליהם המשימה לתכנן וליצור את ההנחיות שהמודלים יגיבו אליהן, כוונון עדין של המודלים על סמך תפוקה, וביצוע ניתוח מתמשך של ביצועי המודל כדי לזהות הזדמנויות לשיפור.

הם גם עובדים יחד עם מדעני נתונים וחוקרי NLP כדי להעריך את ביצועי המודלים ולוודא שההנחיות שלהם מתואמות כראוי עם יעדי הפרויקט. על ידי עיסוק במספר אחריות ומינוף המומחיות שלהם על פני דיסציפלינות מרובות, מהנדסים מהירים ממלאים חלק בלתי נפרד בעיצוב פיתוח ה-NLP כפי שאנו מכירים אותו כיום.

עם העלייה בפופולריות של דגמי AI כמו ChatGPT, מהנדסים מהירים הולכים להיות מבוקשים יותר ויותר. הם ימלאו תפקיד גדול עבור חברות המעוניינות למנף את דגמי הבינה המלאכותית הללו.

כיצד הנדסת AI משפיעה על העסק

מוצרי בינה מלאכותית, והמודלים הבסיסיים המניעים אותם, משנים במהירות את הנוף הטכנולוגי על ידי כך שהם מציגים בפנינו אפיקים חדשים לחלוטין של יצירה וחדשנות. על ידי רתימת נתונים, מודלים כמו ChatGPT מקלים על היכולת של AI לייצר תגובות לשאילתות משתמשים ורעיונות ייחודיים במגוון תחומים. מחשבים יכולים כעת לייצר תוכן בתחומים הנמתחים מאמנות לעיצוב ועד קידוד מחשב עם מעט סיוע מבני אדם. יתר על כן, הם יכולים אפילו להרחיק לכת ולפתח השערות ותיאוריות הקשורות לבעיות מורכבות.

מערכות ה-AI העדכניות, הבנויות על הבסיס של מודלים של למידה עמוקה בקנה מידה גדול, מסוגלות לעבד ולנתח מגוון עצום של נתונים לא מובנים כמו טקסט ותמונות. זה מרחיב את היקף היישומים הנגישים למפתחים ללא קשר ליכולת למידת מכונה ולרקע הטכני שלהם.

לדוגמה, ChatGPT, שנבנה על GPT-3.5, שימש לתרגום טקסט, ומדענים מינפו גרסה מוקדמת יותר של המודל כדי ליצור רצפי חלבונים חדשים. השימוש במערכות אלו איפשר להפחית את זמן הפיתוח הדרוש ליישומי בינה מלאכותית חדשים, מה שהפך לזמינה רמת נגישות שלא הוקמה בעבר. התקדמות כזו פתחה בהכרח סיכויים מרגשים לעתיד.

הדבר היחיד שמשותף לכל הדגמים השונים הללו הוא הצורך שלהם בהנדסת AI יעילה. ככל שה-AI ממשיך להתקדם, נמשיך לראות שהנדסה מהירה משחקת תפקיד גדול כמעט בכל תחום, מעסקים למדע ועוד. מודלים של AI המופעלים על ידי הנדסה מהירה הם המרגשים והמבטיחים ביותר שראינו, ולכן מנהיגים עסקיים חייבים להתחיל לשים לב היטב ולשקול ליישם אותם בתהליכים שלהם.