Kaj je hitro inženirstvo v AI in zakaj je pomembno

Orodja, kot sta ChatGPT in DALL-E 2 (orodja AI za pretvorbo besedila v besedilo ali besedilo v sliko), so dandanes v modi. Toda za njihovo učinkovito delovanje morate postaviti prava vprašanja, da dobite želene rezultate. Naučiti se, kaj reči tem orodjem, bo postalo še pomembnejše, ko bodo bolj integrirana v različne industrije.

Kaj je hitro inženirstvo v AI?

Hitro inženirstvo z umetno inteligenco je učinkovit način za doseganje želenega rezultata z orodjem umetne inteligence. Pozivi so v različnih oblikah, kot so izjave, bloki kode in nizi besed. To metodo uporabe pozivov so izumili ljudje z namenom izvabiti odzive iz modelov AI. Služi kot izhodišče za učenje modela za razvoj rezultatov, ki so primerni za določeno nalogo.

Zanimivo je, da ti pozivi delujejo na enak način, kot bi delovali na osebi – spodbujajo jo, da ustvari esej – in podobno lahko aplikacija AI uporabi te pozive za izdelavo dela, ki je prilagojeno svojemu namenu. Na ta način je hitro inženirstvo postalo nepogrešljiva strategija za uporabo orodij AI.

Ko gre za dejanski poziv, je besedilo trenutno glavno sredstvo komunikacije med človekom in AI. Uporaba besedilnih ukazov vam omogoča, da modelu poveste, kaj naj izvede. Vrhunski modeli umetne inteligence, kot sta DALLE-E 2 in Stable Diffusion, zahtevajo, da opišete želeni rezultat, ki deluje kot njihov primarni poziv. Po drugi strani pa lahko jezikovni modeli, kot je novi ChatGPT, uporabljajo karkoli, od preproste poizvedbe do zapletenega dokazanega z različnimi dejstvi, ki so postavljena skozi poziv. V nekaterih primerih lahko celo uporabite datoteko CSV z neobdelanimi podatki kot del vnosa.

Celoten postopek inženiringa pozivov AI vključuje načrtovanje in ustvarjanje pozivov (vhodnih podatkov), tako da se lahko modeli AI urijo na njih, da se naučijo izvajati določene naloge. V tem postopku morate izbrati ustrezno vrsto podatkov in oblikovanje, da jih bo umetna inteligenca razumela. Učinkovito hitro inženirstvo AI vodi do visokokakovostnih podatkov o usposabljanju, ki modelu AI omogočajo natančno napovedovanje in sprejemanje odločitev.

Slika: cohere.ai

Vzpon hitrega inženirstva AI

Številni vrhunski razvoji na področju hitrega inženiringa AI so se zgodili z jezikovnimi modeli, kot sta GPT-2 in GPT-3. Leta 2021 so nove naloge prinesle impresivne rezultate zahvaljujoč uvedbi večopravilnega hitrega inženiringa z nabori podatkov za obdelavo naravnega jezika (NLP). Izpopolnjeno z jezikovnimi modeli, ki lahko natančno prikažejo logični miselni proces, je bilo uporabljeno učenje brez strela, ko so v pozive vključeni namigi, kot je »Razmišljajmo korak za korakom«; to je dodatno okrepilo stopnjo uspešnosti večstopenjskih poskusov razmišljanja. Lažja dostopnost v majhnem in velikem obsegu je bila omogočena z obsežnimi odprtokodnimi zvezki in podvigi sinteze slik, ki jih vodi skupnost.

Leta 2022 so se pojavili še nekateri veliki dogodki, ko so modeli strojnega učenja DALL-E, Stable Diffusion in Midjourney odprli svet možnosti prek nagovarjanja besedila v sliko. Ta tehnologija ljudem omogoča, da svoje ideje oživijo samo z besedami.

Nedavno je ChatGPT postal odprt za javnost in je navdušil svet. ChatGPT je najbolj impresiven jezikovni model AI, kar smo jih videli do zdaj. Zanaša se na tehnike globokega učenja za ustvarjanje besedila na podlagi vnosa, ki mu ga posredujete. Orodje je bilo usposobljeno za množično zbirko besedilnih podatkov, kar mu omogoča ustvarjanje človeških podobnih odzivov na širok spekter besedilnih pozivov.

Najboljše prakse za hitro inženirstvo AI

Obstaja nekaj najboljših praks, ki lahko resnično pomagajo pri hitrem inženiringu AI pri natančnih in učinkovitih rezultatih.

Prvi korak je razumeti, da lahko poziv vključuje navodila, vprašanja, vhodne podatke, primere, dejstva in drugo. Ključno je združiti vse te različne elemente, da dosežete najboljši rezultat.

Pri načrtovanju poziva AI sledite tem korakom:

• Vnesite jasen in natančen poziv: Eden najpomembnejših vidikov inženiringa pozivov AI je zagotoviti dobro definiran poziv modelu AI. Tako boste zagotovili, da bo model razumel, kaj zahtevate.
• Uporabite jedrnat jezik: V pozivu morate biti vedno čim bolj jedrnati, naj bo kratek in jedrnat.
• Navedite čim več konteksta: Modeli umetne inteligence imajo včasih težave s kontekstom, zato bi morali v vnos vključiti čim več specifičnih kontekstualnih informacij.
• Zagotovite pravilno slovnico: Nočete nobenih slovničnih napak v svojem pozivu AI, zato vedno znova preverite, ali je vse pravilno črkovano.
• Preizkusite različne rezultate: Ni omejitev glede števila izhodov, ki jih lahko zagotovijo ti modeli, zato jih preizkusite večkrat, dokler ne najdete najboljšega.
• Natančno prilagodite model, ko je to mogoče: Nekatere modele AI, kot je ChatGPT, je mogoče natančno nastaviti z lastnimi podatki. To je še posebej uporabno za specifične zahteve primerov uporabe in vodi do natančnejših rezultatov.

Vzpon hitrega inženirja

Ker vse več podjetij sprejema tehnologijo umetne inteligence, se odpirajo vrata strokovnjakom s prefinjenim znanjem o strojnem učenju in hitrem inženirstvu za gradnjo kariere. Opazno je bilo vse večje povpraševanje po inženirjih, ki so usposobljeni na tem področju, in podatkovnih znanstvenikih – priložnost, za katero se zdi, da se bo sčasoma še širila.

Inženir hitrega posredovanja je strokovnjak, ki je specializiran za izdelavo natančnih pozivov, pravil in navodil, ki pomagajo orodjem AI doseči določene rezultate. Z globokim razumevanjem zmogljivosti in omejitev modela, ki ga uporabljajo, imajo ti strokovnjaki nabor spretnosti, potrebnih za učinkovito usmerjanje rezultatov k želenim ciljem prek pametno oblikovanega vhodnega besedila, ki lahko vključuje oznake ali strategije s prefinjenim besedilom.

Hitri inženirji prevzamejo kritično in pogosto spregledano vlogo v projektih NLP. Njihova naloga je načrtovanje in ustvarjanje pozivov, na katere se bodo modeli odzivali, natančno prilagajanje modelov na podlagi rezultatov in izvajanje stalne analize uspešnosti modela za prepoznavanje priložnosti za izboljšave.

Delajo tudi v tandemu s podatkovnimi znanstveniki in raziskovalci NLP, da ocenijo učinkovitost modelov in zagotovijo, da so njihovi pozivi pravilno usklajeni s cilji projekta. Z vključitvijo v številne odgovornosti in izkoriščanjem svojega strokovnega znanja v več disciplinah, hitri inženirji igrajo sestavni del pri oblikovanju razvoja NLP, kot ga poznamo danes.

Z naraščanjem priljubljenosti modelov umetne inteligence, kot je ChatGPT, bo povpraševanje po hitrih inženirjih vse večje. Imeli bodo veliko vlogo za podjetja, ki želijo izkoristiti te modele AI.

Kako hitro inženirstvo AI vpliva na poslovanje

Izdelki umetne inteligence in osnovni modeli, ki jih poganjajo, hitro spreminjajo tehnološko krajino, tako da nam predstavljajo povsem nove poti ustvarjanja in inovacij. Z izkoriščanjem podatkov modeli, kot je ChatGPT, olajšajo sposobnost umetne inteligence, da ustvari odgovore na uporabniške poizvedbe in edinstvene zamisli na različnih področjih. Računalniki lahko zdaj proizvajajo vsebine na področjih, ki segajo od umetnosti do oblikovanja do računalniškega kodiranja, z malo pomoči ljudi. Poleg tega lahko gredo celo tako daleč, da razvijejo hipoteze in teorije, povezane s kompleksnimi problemi.

Najnovejši sistemi umetne inteligence, zgrajeni na podlagi obsežnih modelov globokega učenja, so sposobni obdelati in analizirati široko paleto nestrukturiranih podatkov, kot so besedilo in slike. To širi obseg aplikacij, ki so dostopne razvijalcem ne glede na njihovo sposobnost strojnega učenja in tehnično ozadje.

Na primer, ChatGPT, ki je bil zgrajen na GPT-3.5, je bil uporabljen za prevajanje besedila, znanstveniki pa so uporabili prejšnjo različico modela za ustvarjanje novih beljakovinskih sekvenc. Uporaba teh sistemov je omogočila skrajšanje časa razvoja, potrebnega za nove aplikacije umetne inteligence, s čimer je bila na voljo raven dostopnosti, ki je bila prej redko vzpostavljena. Takšen napredek je neizogibno odprl vznemirljive možnosti za prihodnost.

Edina stvar, ki je skupna vsem tem različnim modelom, je potreba po učinkovitem in hitrem inženiringu z umetno inteligenco. Ko se umetna inteligenca še naprej premika, bomo še naprej videli, da ima hiter inženiring pomembno vlogo na skoraj vseh področjih, od poslovanja do znanosti in še več. Modeli umetne inteligence, ki jih poganja hitri inženiring, so najbolj vznemirljivi in ​​obetavni, kar smo jih videli, zato morajo poslovni voditelji začeti biti zelo pozorni in razmisliti o njihovi implementaciji v svoje procese.