Fra prompt engineering til læring med få skudd: Forbedring av AI-modellresponser

Artificial Intelligence (AI) har vært vitne til raske fremskritt de siste årene, spesielt innen Natural Language Processing (NLP). Fra chatbots som simulerer menneskelig samtale til sofistikerte modeller som kan skrive essays og komponere poesi, AIs evner har vokst enormt. Disse fremskrittene har vært drevet av betydelige gjennombrudd innen dyp læring og tilgjengeligheten av store datasett, slik at modeller kan forstå og generere menneskelignende tekst med betydelig nøyaktighet.

To nøkkelteknikker som driver disse fremskritt er rask prosjektering og få-skudd læring. Rask prosjektering innebærer nøye utforming av input for å veilede AI-modeller i å produsere ønskede utdata, for å sikre mer relevante og nøyaktige svar. På den annen side lar få-skuddslæring modeller å generalisere fra noen få eksempler, noe som gjør det mulig for AI å yte godt på oppgaver med begrenset data. Ved å kombinere disse teknikkene har utsiktene for AI-applikasjoner blitt betydelig utvidet, noe som fører til innovasjon på tvers av forskjellige domener.

Forstå Prompt Engineering

Å lage effektive spørsmål for AI-modeller er både en kunst og en vitenskap. Det innebærer å forstå modellens muligheter og begrensninger og forutsi hvordan ulike input vil bli tolket. Et godt utformet spørsmål kan utgjøre hele forskjellen mellom en sammenhengende, relevant respons og en meningsløs. For eksempel forbedrer en raffinert ledetekst med klare instruksjoner kvaliteten på AI-resultatet betydelig.

Nylige fremskritt innen prompt engineering har introdusert systematiske tilnærminger for å lage disse inngangene. Forskere har utviklet rammeverk som umiddelbar tuning, hvor ledeteksten er optimalisert under trening. Dette gjør det mulig for modeller å lære de mest effektive spørsmålene for ulike oppgaver, noe som resulterer i bedre ytelse på tvers av ulike applikasjoner. Verktøy som OpenAI lekeplass tillate brukere å eksperimentere med forespørsler og observere sanntidseffekter, lage Store språkmodeller (LLMs) mer tilgjengelig og kraftig.

Fremveksten av få-skuddslæring

Få-skuddslæring er en teknikk der modeller trenes til å utføre oppgaver med få eksempler. Tradisjonell maskinlæring modeller krever store mengder merkede data for høy ytelse. I motsetning til dette kan få-skudds læringsmodeller generalisere fra noen få eksempler, noe som gjør dem svært allsidige og effektive.

Få-skuddslæring er avhengig av forhåndstrent kunnskap om store språkmodeller. Disse modellene, trent på store mengder tekstdata, forstår allerede språkmønstre og strukturer dypt. Når modellen er utstyrt med noen få eksempler på en ny oppgave, kan den bruke sin allerede eksisterende kunnskap for å utføre oppgaven effektivt.

For eksempel, hvis en AI-modell har blitt forhåndsopplært på et mangfoldig tekstkorpus, kan den gis bare noen få eksempler på en ny språkoversettelsesoppgave og fortsatt fungere godt. Dette er fordi modellen kan trekke på sin omfattende språkkunnskap for å utlede de riktige oversettelsene, selv med begrensede spesifikke eksempler.

Nylige fremskritt innen få-skuddslæring

Nyere forskning innen få-skuddslæring har fokusert på å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten til disse modellene. Teknikker som metalæring, der modeller lærer å lære, har vist løfter når det gjelder å forbedre læringsevnene med få skudd. Meta-læring innebærer å trene modeller på ulike oppgaver for å tilpasse seg raskt til nye oppgaver med minimalt med data.

En annen spennende utvikling er kontrastiv læring, som hjelper modeller med å skille mellom lignende og forskjellige eksempler. Ved å trene modeller for å identifisere subtile forskjeller mellom eksemplene, har forskere forbedret ytelsen til få-skudds læringsmodeller på tvers av ulike applikasjoner.

Dataforstørrelse er en annen teknikk som får gjennomslag i få-skuddslæring. Ved å generere syntetiske data som etterligner eksempler fra den virkelige verden, kan modeller bli utsatt for ulike scenarier, og forbedre deres generaliseringsevner. Teknikker som Generative Adversarial Networks (GAN) og Variasjonelle autoenkodere (VAE) er ofte brukt.

Til slutt har selvovervåket læring, der modeller lærer å forutsi deler av sine innspill fra andre deler, vist potensial i få-skuddslæring. Denne teknikken gjør det mulig for modeller å bruke enorme mengder umerkede data for å bygge robuste representasjoner, som kan finjusteres med minimale merkede eksempler for spesifikke oppgaver.

Saken til IBM Watson og Camping World

Følgende eksempler fremhever effektiviteten av rask prosjektering og læring med få skudd:

Campingverden, en forhandler som spesialiserer seg på fritidskjøretøy og campingutstyr, møtte utfordringer med kundestøtte på grunn av høye forespørsler og lange ventetider. For å forbedre kundeengasjement og effektivitet, implementerte de IBMs Watsonx Assistant.

Ved å avgrense AI-forespørsler gjennom prompt engineering, for eksempel spesifikke forespørsler som "Beskriv problemet ditt med det nylige kjøpet,” kunne den virtuelle agenten, Arvee, samle presis informasjon og håndtere flere henvendelser nøyaktig. Dette førte til en 40 % økning i kundeengasjement, en 33 % forbedring i agenteffektivitet, og gjennomsnittlig ventetid falt til 33 sekunder. Rask ingeniørarbeid gjorde det mulig for AI å stille relevante oppfølgingsspørsmål og effektivt administrere et bredere spekter av forespørsler.

Fremtiden til AI-modellforbedring

Etter hvert som AI utvikler seg, vil rask ingeniørkunst og få-skuddslæring spille stadig viktigere roller for å forbedre modellresponsene. Fremtidige AI-modeller vil sannsynligvis inkorporere mer sofistikerte personaliseringsteknikker, ved å bruke både rask ingeniørkunst og få-skuddslæring for å forstå brukerpreferanser og kontekst dypere. Dette vil gjøre det mulig for AI-systemer å gi svært skreddersydde svar, og dermed forbedre brukertilfredsheten og engasjementet.

Ved å integrere tekst-, bilde- og lyddata kan AI-modeller generere omfattende og kontekstbevisste svar. For eksempel kan AI-modeller som OpenAIs GPT-4 og Googles BERT analysere og beskrive bilder i detalj, nøyaktig transkribere talespråk og generere kontekstuelt relevant tekst på tvers av forskjellige medieformater. Fremtidige fremskritt vil sannsynligvis avgrense og utvide disse funksjonene, noe som gjør AI bedre til å håndtere komplekse, multimodale data og utvikle nyanserte, svært kontekstbevisste svar.

Etter hvert som verktøy for rask konstruksjon og læring blir mer brukervennlige, kan et bredere spekter av enkeltpersoner og organisasjoner utnytte sin makt. Denne demokratiseringen vil føre til mer mangfoldige og innovative anvendelser av kunstig intelligens på tvers av ulike felt.

Men med AIs økende evner, vil etiske hensyn bli enda viktigere. Å sikre at AI-systemer er transparente, rettferdige og på linje med menneskelige verdier vil være avgjørende. Teknikker som prompt engineering kan lede AI-modeller mot etisk atferd, mens få-skuddslæring kan bidra til å tilpasse modeller til ulike kulturelle kontekster og språk, og sikre at AI tjener menneskeheten på en ansvarlig og fordelaktig måte.

Bunnlinjen

Teknikkene for å forbedre AI-modellresponsene utvikler seg kontinuerlig fra rask ingeniørarbeid til få-skuddslæring. Disse fremskrittene forbedrer nøyaktigheten og relevansen til AI-generert innhold og utvider de potensielle bruksområdene til AI på tvers av forskjellige domener. Når vi ser på fremtiden, vil disse teknikkens fortsatte utvikling og foredling utvilsomt føre til enda kraftigere og mer allsidige AI-systemer som er i stand til å transformere bransjer og forbedre hverdagen vår.