Co to jest inżynieria sugestii w AI i dlaczego jest ważna

Narzędzia takie jak ChatGPT i DALL-E 2 (narzędzia AI do tekstu lub obrazu) są obecnie bardzo popularne. Aby jednak mogły one działać skutecznie, należy zadawać odpowiednie pytania, aby uzyskać pożądane wyniki. Nauka, co powiedzieć tym narzędziom, stanie się jeszcze bardziej istotna, gdy staną się one bardziej zintegrowane w różnych branżach.

Co to jest inżynieria sugestii w AI?

Inżynieria sugestii AI jest skutecznym sposobem na uzyskanie pożądanego wyniku za pomocą narzędzia AI. Sugestie mogą przybierać różne formy, takie jak oświadczenia, bloki kodu i ciągi słów. Metoda ta została wynaleziona przez ludzi w celu wywołania odpowiedzi z modeli AI. Służy jako punkt wyjścia do nauczania modelu tworzenia wyników odpowiednich do określonego zadania.

Co ciekawe, te sugestie działają w ten sam sposób, co w przypadku ludzi – zachęcając ich do napisania esejów – i podobnie, aplikacja AI może używać tych sugestii do tworzenia pracy dostosowanej do jej celu. W ten sposób inżynieria sugestii stała się niezastąpioną strategią dla wykorzystania narzędzi AI.

Gdy chodzi o samą sugestię, tekst jest obecnie podstawowym środkiem komunikacji między człowiekiem a AI. Używanie poleceń tekstowych umożliwia określenie, co model ma wykonać. Topowe modele AI, takie jak DALLE-E 2 i Stable Diffusion, wymagają od Ciebie opisu pożądanego wyniku, który służy jako ich podstawowa sugestia. Z drugiej strony, modele językowe, takie jak nowy ChatGPT, mogą używać wszystkiego, od prostego zapytania do złożonego dowodu z różnymi faktami umieszczonymi w sugestii. W niektórych przypadkach możesz nawet użyć pliku CSV z surowymi danymi jako części wejścia.

Cały proces inżynierii sugestii AI obejmuje projektowanie i tworzenie sugestii (danych wejściowych), aby modele AI mogły się na nich uczyć i nauczyć się wykonywać określone zadania. W tym procesie należy wybrać odpowiedni typ danych i formatowanie, aby AI mogło je zrozumieć. Skuteczna inżynieria sugestii AI prowadzi do wysokiej jakości danych szkoleniowych, które umożliwiają modelowi AI dokładne robienie prognoz i podejmowanie decyzji.

Image: cohere.ai

Wzrost inżynierii sugestii AI

Wiele z najważniejszych rozwojów w inżynierii sugestii AI miało miejsce w przypadku modeli językowych, takich jak GPT-2 i GPT-3. W 2021 roku nowe zadania przyniosły imponujące wyniki dzięki wprowadzeniu inżynierii sugestii z wielozadaniowymi zestawami danych NLP. Udoskonalone przez modele językowe, które mogą dokładnie przedstawić logiczny proces myślowy, uczenie się bez przykładu zostało zastosowane, gdy wskazówki, takie jak “Zastanówmy się krok po kroku”, są uwzględnione w sugestiach; to dalej umocniło stopień powodzenia wieloetapowych wysiłków rozumowania. Łatwiejszy dostęp na małą i dużą skalę został zapewniony dzięki obszernym notesom open source i wspólnym przedsięwzięciom syntezy obrazu.

W 2022 roku nastąpiły kolejne duże rozwoje, gdy modele uczenia maszynowego DALL-E, Stable Diffusion i Midjourney otworzyły nowy świat możliwości dzięki sugestiom tekstowo-obrazowym. Ta technologia pozwala ludziom ożywić swoje pomysły, używając tylko słów jako danych wejściowych.

Niedawno ChatGPT został udostępniony publicznie i wstrząsnął światem. ChatGPT jest najbardziej imponującym modelem języka AI, jaki do tej pory widzieliśmy. Opiera się na technikach głębokiego uczenia, aby generować tekst na podstawie danych wejściowych, które mu podajesz. Narzędzie to zostało przeszkolone na ogromnej kolekcji danych tekstowych, co pozwala mu generować odpowiedzi podobne do ludzkich na szeroki zakres sugestii tekstowych.

Najlepsze praktyki inżynierii sugestii AI

Istnieją pewne najlepsze praktyki, które mogą znacznie pomóc w inżynierii sugestii AI, aby uzyskać dokładne i skuteczne wyniki.

Pierwszym krokiem jest zrozumienie, że sugestia może zawierać instrukcje, pytania, dane wejściowe, przykłady, fakty i więcej. Kluczem jest połączenie wszystkich tych różnych elementów, aby osiągnąć najlepszy wynik.

Gdy projektujesz sugestię AI, powinieneś postępować zgodnie z poniższymi krokami:

• Wprowadź wyraźną i konkretną sugestię: Jednym z najważniejszych aspektów inżynierii sugestii AI jest dostarczenie dobrze zdefiniowanej sugestii modelowi AI. To zapewni, że model zrozumie, o co prosisz.
• Użyj zwięzłego języka: Zawsze powinieneś być jak najbardziej zwięzły w sugestii, trzymając ją krótko i na temat.
• Podaj jak najwięcej kontekstu: Modele AI mogą czasem mieć trudności z kontekstem, dlatego powinieneś uwzględnić jak najwięcej konkretnych informacji kontekstowych w danych wejściowych.
• Upewnij się, że gramatyka jest poprawna: Nie chcesz, aby Twoja sugestia AI zawierała błędy gramatyczne, więc zawsze sprawdzaj, czy wszystko jest poprawnie napisane.
• Przetestuj różne wyniki: Nie ma ograniczeń, ile wyników te modele mogą dostarczyć, więc powinieneś przetestować kilka, aż znajdziesz najlepszy.
• Dokształć model, gdy jest to możliwe: Niektóre modele AI, takie jak ChatGPT, mogą być doszkolenie z Twoimi własnymi danymi. To jest szczególnie przydatne w przypadku konkretnych wymagań i prowadzi do bardziej dokładnych wyników.

Wzrost inżyniera sugestii

Im więcej firm przyjmuje technologię AI, tym więcej drzwi otwiera się dla profesjonalistów z zaawansowaną wiedzą w dziedzinie uczenia maszynowego i inżynierii sugestii, aby zbudować karierę. Rosnący popyt na inżynierów z umiejętnościami w tej dziedzinie, a także na naukowców danych, to okazja, która wydaje się kontynuować w czasie.

Inżynier sugestii to profesjonalista, który specjalizuje się w tworzeniu precyzyjnych sugestii, zasad i dyrektyw, aby pomóc narzędziom AI osiągnąć określone wyniki. Z głębokim zrozumieniem możliwości i ograniczeń modelu, z którym pracuje, ci eksperci posiadają niezbędne umiejętności, aby skutecznie kierować wynikami w kierunku pożądanych celów za pomocą starannie opracowanych danych wejściowych, które mogą zawierać etykiety lub strategie z wyrafinowanym sformułowaniem.

Inżynierowie sugestii pełnią krytyczną i często pomijaną rolę w projektach NLP. Są odpowiedzialni za projektowanie i tworzenie sugestii, na które modele będą reagować, doskonalenie modeli na podstawie wyników i prowadzenie ciągłej analizy wyników modelu w celu identyfikacji możliwości poprawy.

Pracują również w zespole z naukowcami danych i badaczami NLP, aby ocenić wyniki modelu i upewnić się, że ich sugestie są odpowiednio wyalignowane z celami projektu. Angażując się w szereg odpowiedzialności i wykorzystując swoją ekspertyzę w różnych dziedzinach, inżynierowie sugestii odgrywają integralną rolę w kształtowaniu rozwoju NLP, jaki znamy dzisiaj.

Wraz ze wzrostem popularności modeli AI, takich jak ChatGPT, inżynierowie sugestii będą coraz bardziej poszukiwani. Będą odgrywać dużą rolę w firmach, które chcą wykorzystać te modele AI.

Wpływ inżynierii sugestii AI na biznes

Produkty AI i podstawowe modele, które je napędzają, szybko zmieniają krajobraz technologiczny, prezentując nam całkowicie nowe ścieżki tworzenia i innowacji. Wykorzystując dane, modele takie jak ChatGPT ułatwiają AI generowanie odpowiedzi na zapytania użytkowników i unikalne pomysły w różnych dziedzinach. Komputery mogą teraz tworzyć treści w zakresie od sztuki do projektowania i kodowania komputerowego z minimalną pomocą ludzi. Mogą nawet opracowywać hipotezy i teorie związane z złożonymi problemami.

Najnowsze systemy AI, zbudowane na podstawie dużych, głębokich modeli uczenia, mogą przetwarzać i analizować ogromne ilości nieustrukturyzowanych danych, takich jak tekst i obrazy. To rozszerza zakres aplikacji dostępnych dla deweloperów, niezależnie od ich umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i tła technicznego.

Na przykład ChatGPT, zbudowany na podstawie GPT-3.5, został wykorzystany do tłumaczenia tekstu, a naukowcy wykorzystali wcześniejszą wersję modelu do tworzenia nowych sekwencji białkowych. Użycie tych systemów umożliwiło skrócenie czasu rozwoju nowych aplikacji AI, co otworzyło nowe perspektywy na przyszłość.

Jedyną rzeczą, którą wszystkie te różne modele mają wspólnego, jest ich potrzeba skutecznej inżynierii sugestii AI. Im więcej AI będzie się rozwijać, tym bardziej będziemy widzieć inżynierię sugestii odgrywającą dużą rolę w niemal każdej dziedzinie, od biznesu po naukę i więcej. Modele AI napędzane inżynierią sugestii są najbardziej ekscytujące i obiecujące, jakie widzieliśmy, więc liderzy biznesu muszą zacząć zwracać na nie uwagę i rozważać ich wdrożenie w swoich procesach.