Що таке швидке проектування в штучному інтелекті та чому це важливо

Такі інструменти, як ChatGPT і DALL-E 2 (інструменти штучного інтелекту для перетворення тексту в текст або зображення з тексту), сьогодні в моді. Але щоб вони працювали ефективно, вам потрібно поставити правильні запитання, щоб отримати бажані результати. Дізнатися, що говорити про ці інструменти, стане лише важливішим, оскільки вони стануть більш інтегрованими в різні галузі.

Що таке швидка інженерія в AI?

Розробка підказок штучного інтелекту – це ефективний спосіб отримати бажаний результат за допомогою інструменту ШІ. Підказки мають різні форми, наприклад оператори, блоки коду та рядки слів. Цей метод використання підказок був винайдений людьми з наміром отримати відповіді від моделей ШІ. Він служить відправною точкою для навчання моделі для розробки результатів, які відповідають даному завданню.

Цікаво, що ці підказки діють так само, як і на людину – спонукаючи її створити есе – і аналогічно програма AI може використовувати ці підказки для створення роботи, яка відповідає її цілям. Таким чином, оперативне проектування стало незамінною стратегією для використання інструментів ШІ.

Коли справа доходить до фактичної підказки, текст наразі є основним засобом спілкування між людиною та ШІ. Використання текстових команд дозволяє вказувати моделі, що виконувати. Найкращі моделі штучного інтелекту, як-от DALLE-E 2 і Stable Diffusion, вимагають від вас опису бажаного результату, який виступає в якості основної підказки. З іншого боку, мовні моделі, такі як новий ChatGPT, можуть використовувати будь-що, від простого запиту до складного перевіреного з різними фактами, розміщеними в підказці. У деяких випадках ви навіть можете використовувати файл CSV із необробленими даними як частину вхідних даних.

Увесь процес розробки підказок AI передбачає розробку та створення підказок (вхідних даних), щоб моделі AI могли тренуватися на них, щоб навчитися виконувати конкретні завдання. У цьому процесі ви повинні вибрати відповідний тип даних і форматування, щоб штучний інтелект міг їх зрозуміти. Ефективна оперативна розробка штучного інтелекту веде до отримання високоякісних навчальних даних, які дозволяють моделі ШІ точно робити прогнози та приймати рішення.

Зображення: cohere.ai

Розквіт швидкої інженерії ШІ

Багато найкращих розробок у розробці підказок штучного інтелекту відбулися за допомогою таких мовних моделей, як GPT-2 і GPT-3. У 2021 році нові завдання дали вражаючі результати завдяки впровадженню багатозадачної оперативної розробки з наборами даних обробки природної мови (NLP). Удосконалене мовними моделями, які можуть точно відобразити логічний процес мислення, нульове навчання було застосовано, коли такі підказки, як «Давай подумаймо крок за кроком», включені в підказки; це ще більше підвищило рівень успіху багатоетапних зусиль міркування. Простіший доступ як у малому, так і у великому масштабі став можливим завдяки широким блокнотам із відкритим вихідним кодом і спільнотним підприємствам із синтезу зображень.

У 2022 році відбулися ще деякі важливі події, коли моделі машинного навчання DALL-E, Stable Diffusion і Midjourney відкрили цілий світ можливостей завдяки підказкам тексту в зображення. Ця технологія дозволяє людям втілювати свої ідеї в життя, використовуючи лише свої слова.

Нещодавно ChatGPT став відкритим для громадськості та захопив світ штурмом. ChatGPT — це найвражаюча модель мови AI, яку ми бачили на сьогоднішній день. Він спирається на методи глибокого навчання для генерування тексту на основі введених вами даних. Інструмент було навчено на масивній колекції текстових даних, що дає йому змогу генерувати людські відповіді на широкий спектр текстових підказок.

Найкращі методи швидкої розробки AI

Є кілька найкращих практик, які дійсно можуть допомогти швидкому розробці штучного інтелекту отримати точні та ефективні результати.

Перший крок — зрозуміти, що підказка може містити інструкції, запитання, вхідні дані, приклади, факти тощо. Головне — поєднати всі ці різні елементи для досягнення найкращого результату.

Розробляючи підказку штучного інтелекту, слід виконати такі дії:

• Введіть чітку та конкретну підказку: Одним із найважливіших аспектів розробки підказок ШІ є надання чіткої підказки моделі ШІ. Це гарантує, що модель розуміє, що ви просите.
• Використовуйте стислу мову: Ви завжди повинні бути максимально стислими у підказці, зберігаючи її короткою та по суті.
• Надайте якомога більше контексту: Моделі штучного інтелекту іноді можуть мати проблеми з контекстом, тому ви повинні включити якомога більше конкретної контекстної інформації у вхідні дані.
• Переконайтеся, що граматика правильна: Ви не хочете мати граматичних помилок у підказці ШІ, тому завжди перевіряйте, чи все написано правильно.
• Перевірте різні результати: Немає обмежень щодо кількості виходів, які можуть надати ці моделі, тому вам слід тестувати кілька, доки не знайдете найкращий.
• Тонко налаштуйте модель, коли це можливо: Деякі моделі штучного інтелекту, наприклад ChatGPT, можна налаштувати за допомогою ваших власних даних. Це особливо корисно для конкретних вимог використання та дає точніші результати.

Піднесення швидкого інженера

Оскільки все більше компаній використовують технологію штучного інтелекту, відкриваються двері для професіоналів із глибокими знаннями в області машинного навчання та швидкої інженерії, щоб будувати кар’єру. Спостерігається зростаючий попит на інженерів, які кваліфіковані в цій галузі, а також на науковців з обробки даних – можливість, яка, схоже, з часом буде розширюватися.

Інженер підказок — це професіонал, який спеціалізується на створенні точних підказок, правил і директив, які допомагають інструментам штучного інтелекту досягати конкретних результатів. Завдяки глибокому розумінню можливостей і обмежень моделі, яку вони використовують, ці експерти володіють набором навичок, необхідних для ефективного спрямування результатів до бажаних цілей за допомогою вміло створеного вхідного тексту, який може містити мітки або стратегії зі складними формулюваннями.

Оперативні інженери беруть на себе критично важливу роль у НЛП-проектах, яку часто забувають. Їм доручено розробляти та створювати підказки, на які реагуватимуть моделі, точно налаштовувати моделі на основі вихідних даних і виконувати постійний аналіз продуктивності моделі для виявлення можливостей для покращення.

Вони також працюють у тандемі з науковцями з обробки даних і дослідниками НЛП, щоб оцінити ефективність моделей і переконатися, що їхні підказки належним чином узгоджені з цілями проекту. Виконуючи низку обов’язків і використовуючи свій досвід у різних дисциплінах, інженери швидкої обробки відіграють невід’ємну роль у формуванні розвитку НЛП, яким ми його знаємо сьогодні.

Із зростанням популярності моделей штучного інтелекту, як-от ChatGPT, попит на інженерів швидкої обробки буде зростати. Вони відіграватимуть велику роль для компаній, які прагнуть використовувати ці моделі ШІ.

Як швидка інженерія AI впливає на бізнес

Продукти штучного інтелекту та базові моделі, які їх використовують, швидко змінюють технологічний ландшафт, відкриваючи абсолютно нові шляхи створення та інновацій. Використовуючи дані, такі моделі, як ChatGPT, сприяють здатності ШІ генерувати відповіді на запити користувачів і унікальні ідеї в різних сферах. Тепер комп’ютери можуть виробляти контент у сферах, починаючи від мистецтва до дизайну та комп’ютерного кодування, без допомоги людей. Крім того, вони можуть навіть розробляти гіпотези та теорії, пов’язані зі складними проблемами.

Новітні системи штучного інтелекту, побудовані на основі широкомасштабних моделей глибокого навчання, здатні обробляти й аналізувати широкий спектр неструктурованих даних, таких як текст і зображення. Це розширює коло додатків, доступних для розробників, незалежно від їхніх здібностей до машинного навчання та технічної підготовки.

Наприклад, ChatGPT, створений на GPT-3.5, використовувався для перекладу тексту, і вчені використали попередню версію моделі для створення нових білкових послідовностей. Використання цих систем дозволило скоротити час розробки нових додатків штучного інтелекту, зробивши доступним рівень доступності, який рідко встановлювався раніше. Такі досягнення неминуче відкривають захоплюючі перспективи на майбутнє.

Єдине, що об’єднує всі ці різні моделі, — це потреба в ефективній швидкій розробці ШІ. Оскільки штучний інтелект продовжує рухатися вперед, ми продовжуватимемо спостерігати, як оперативне проектування відіграє велику роль майже в усіх сферах, від бізнесу до науки тощо. Моделі штучного інтелекту, засновані на оперативному проектуванні, є найбільш захоплюючими та багатообіцяючими з тих, що ми бачили, тому бізнес-лідери повинні почати приділяти пильну увагу та розглянути можливість впровадження їх у свої процеси.