От быстрого проектирования к обучению за несколько шагов: улучшение реакции модели ИИ

Искусственный интеллект (AI) за последние несколько лет стал свидетелем быстрого прогресса, особенно в Обработка естественного языка (НЛП). Возможности ИИ значительно выросли: от чат-ботов, имитирующих человеческий разговор, до сложных моделей, которые могут писать эссе и стихи. Эти достижения были обусловлены значительными прорывами в глубокое обучение и доступность больших наборов данных, позволяющих моделям понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, со значительной точностью.

Двумя ключевыми методами, способствующими этим достижениям, являются быстрый инжиниринг и обучение в несколько выстрелов. Оперативное проектирование предполагает тщательную обработку входных данных, которые помогут моделям ИИ получить желаемые результаты, обеспечивая более релевантные и точные ответы. С другой стороны, краткосрочное обучение позволяет моделям делать обобщения на основе нескольких примеров, что позволяет ИИ хорошо справляться с задачами с ограниченными данными. Благодаря объединению этих методов перспективы применения ИИ значительно расширились, что привело к инновациям в различных областях.

Понимание оперативного проектирования

Создание эффективных подсказок для моделей ИИ — это одновременно искусство и наука. Это предполагает понимание возможностей и ограничений модели и прогнозирование того, как будут интерпретироваться различные входные данные. Хорошо продуманная подсказка может стать решающим фактором между последовательным, релевантным ответом и бессмысленным. Например, усовершенствованная подсказка с четкими инструкциями значительно повышает качество результатов работы ИИ.

Недавние достижения в области оперативного проектирования позволили внедрить систематические подходы к созданию этих ресурсов. Исследователи разработали такие структуры, как оперативная настройка, где подсказка оптимизируется во время обучения. Это позволяет моделям запоминать наиболее эффективные подсказки для различных задач, что приводит к повышению производительности в различных приложениях. Такие инструменты, как Игровая площадка OpenAI позволяют пользователям экспериментировать с подсказками и наблюдать эффекты в реальном времени, делая Большие языковые модели (LLM) более доступный и мощный.

Появление метода малократного обучения

Обучение в несколько этапов — это метод, при котором модели обучаются выполнять задачи на небольшом количестве примеров. Традиционный обучение с помощью машины модели требуют больших объемов размеченных данных для высокой производительности. Напротив, модели кратковременного обучения могут обобщать несколько примеров, что делает их очень универсальными и эффективными.

Обучение за несколько шагов основано на предварительно обученном знании больших языковых моделей. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, уже глубоко понимают языковые шаблоны и структуры. При наличии нескольких примеров новой задачи модель может применить уже существующие знания для эффективного выполнения задачи.

Например, если модель ИИ была предварительно обучена на разнообразном корпусе текста, ей можно предоставить всего несколько примеров новой задачи перевода на язык, и она при этом будет работать хорошо. Это связано с тем, что модель может опираться на свои обширные знания языка для вывода правильных переводов даже на ограниченном количестве конкретных примеров.

Последние достижения в области обучения за несколько шагов

Недавние исследования в области однократного обучения были сосредоточены на повышении эффективности и точности этих моделей. Такие методы, как мета-обучение, где модели учатся учиться, показали себя многообещающе в расширении возможностей обучения за несколько шагов. Мета-обучение предполагает обучение моделей различным задачам для быстрой адаптации к новым задачам с минимальным использованием данных.

Еще одним интересным событием является контрастивное обучение, который помогает моделям различать похожие и непохожие примеры. Обучая модели выявлению тонких различий между примерами, исследователи повысили производительность моделей кратковременного обучения в различных приложениях.

Увеличение данных Это еще один метод, который набирает обороты в обучении с помощью нескольких шагов. Создавая синтетические данные, имитирующие реальные примеры, модели можно подвергать воздействию различных сценариев, улучшая их возможности обобщения. Такие методы, как Генеративные состязательные сети (GAN) и Вариационные автоэнкодеры (VAE) обычно используются.

Наконец, обучение с самоконтролем, когда модели учатся предсказывать части своих входных данных на основе других частей, показало потенциал при обучении в несколько этапов. Этот метод позволяет моделям использовать огромные объемы неразмеченных данных для построения надежных представлений, которые можно точно настроить с помощью минимального количества размеченных примеров для конкретных задач.

Случай IBM Watson и Camping World

Следующие примеры подчеркивают эффективность быстрого проектирования и обучения за несколько шагов:

Кемпинг Мир, розничный торговец, специализирующийся на транспортных средствах для отдыха и кемпинге, столкнулся с проблемами со службой поддержки клиентов из-за большого количества запросов и длительного времени ожидания. Чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и эффективность, они внедрили IBM Watsonx Assistant.

Усовершенствуя подсказки ИИ посредством разработки подсказок, например, такие конкретные подсказки, как «Опишите проблему, возникшую при недавней покупке.Виртуальный агент Арви мог собирать точную информацию и точно обрабатывать больше запросов. Это привело к увеличению вовлеченности клиентов на 40 %, повышению эффективности работы агентов на 33 %, а среднее время ожидания сократилось до 33 секунд. Оперативное проектирование позволило ИИ задавать соответствующие дополнительные вопросы и эффективно управлять более широким спектром запросов.

Будущее улучшения моделей искусственного интеллекта

По мере развития ИИ оперативное проектирование и краткосрочное обучение будут играть все более важную роль в улучшении реакции моделей. Будущие модели искусственного интеллекта, вероятно, будут включать в себя более сложные методы персонализации, используя как быстрое проектирование, так и обучение за несколько шагов, чтобы более глубоко понять предпочтения и контекст пользователей. Это позволит системам искусственного интеллекта предоставлять узкоспециализированные ответы, тем самым повышая удовлетворенность и вовлеченность пользователей.

Интеграция текстовых, изображений и аудиоданных позволяет моделям ИИ генерировать комплексные и контекстно-зависимые ответы. Например, модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4 от OpenAI и BERT от Google, могут детально анализировать и описывать изображения, точно расшифровывать разговорную речь и генерировать контекстно-релевантный текст в различных медиаформатах. Будущие достижения, вероятно, улучшат и расширят эти функциональные возможности, что позволит ИИ лучше обрабатывать сложные мультимодальные данные и разрабатывать тонкие, высоко контекстно-зависимые ответы.

Более того, поскольку инструменты для быстрого проектирования и обучения за несколько шагов становятся все более удобными для пользователя, их мощью может воспользоваться более широкий круг людей и организаций. Эта демократизация приведет к более разнообразным и инновационным применениям ИИ в различных областях.

Однако с ростом возможностей ИИ этические соображения станут еще более важными. Крайне важно обеспечить прозрачность, справедливость и соответствие систем искусственного интеллекта человеческим ценностям. Такие методы, как оперативное проектирование, могут направить модели ИИ к этичному поведению, а краткосрочное обучение может помочь адаптировать модели к различным культурным контекстам и языкам, гарантируя, что ИИ будет служить человечеству ответственным и полезным образом.

Выводы

От быстрого проектирования до обучения за несколько шагов — методы улучшения реакции моделей ИИ постоянно развиваются. Эти достижения повышают точность и актуальность контента, создаваемого ИИ, и расширяют потенциальные возможности применения ИИ в различных областях. Если мы заглянем в будущее, то дальнейшее развитие и совершенствование этих технологий, несомненно, приведет к созданию еще более мощных и универсальных систем искусственного интеллекта, способных преобразовать отрасли и улучшить нашу повседневную жизнь.