Umelá inteligencia (AI) za posledných pár rokov zaznamenal rýchly pokrok, najmä v Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP). Od chatbotov, ktoré simulujú ľudskú konverzáciu, až po sofistikované modely, ktoré dokážu písať eseje a skladať poéziu, schopnosti AI sa nesmierne rozrástli. Tieto pokroky boli poháňané významnými prelommi v hlboké učenie a dostupnosť veľkých súborov údajov, ktoré umožňujú modelom porozumieť a generovať text podobný človeku so značnou presnosťou.
Tieto pokroky riadia dve kľúčové techniky rýchle inžinierstvo a niekoľkonásobné učenie. Pohotové inžinierstvo zahŕňa starostlivé vytváranie vstupov na vedenie modelov AI pri vytváraní požadovaných výstupov, čím sa zaisťujú relevantnejšie a presnejšie reakcie. Na druhej strane, niekoľkonásobné učenie umožňuje modelom zovšeobecniť z niekoľkých príkladov, čo umožňuje AI dobre vykonávať úlohy s obmedzenými údajmi. Kombináciou týchto techník sa výrazne rozšírili vyhliadky aplikácií AI, čo viedlo k inováciám v rôznych oblastiach.
Pochopenie rýchleho inžinierstva
Vytváranie efektívnych výziev pre modely AI je umením aj vedou. Zahŕňa pochopenie schopností a obmedzení modelu a predpovedanie toho, ako budú rôzne vstupy interpretované. Dobre navrhnutá výzva môže znamenať rozdiel medzi koherentnou, relevantnou odpoveďou a nezmyselnou odpoveďou. Napríklad rafinovaná výzva s jasnými pokynmi výrazne zvyšuje kvalitu výstupu AI.
Nedávne pokroky v rýchlom inžinierstve zaviedli systematické prístupy k vytváraniu týchto vstupov. Výskumníci vyvinuli rámce ako napr promptné ladenie, kde je výzva počas tréningu optimalizovaná. To umožňuje modelom naučiť sa najúčinnejšie výzvy pre rôzne úlohy, čo vedie k lepšiemu výkonu v rôznych aplikáciách. Nástroje ako napr Ihrisko OpenAI umožňujú používateľom experimentovať s výzvami a pozorovať efekty v reálnom čase Veľké jazykové modely (LLM) dostupnejšie a výkonnejšie.
Vznik niekoľkých výstrelov
Učenie niekoľkých výstrelov je technika, pri ktorej sú modely trénované na vykonávanie úloh s niekoľkými príkladmi. Tradičné strojové učenie modely vyžadujú pre vysoký výkon veľké množstvo označených údajov. Na rozdiel od toho, niekoľkonásobné modely učenia sa môžu zovšeobecniť z niekoľkých príkladov, vďaka čomu sú veľmi univerzálne a efektívne.
Niekoľkonásobné učenie sa spolieha na vopred vyškolené znalosti veľkých jazykových modelov. Tieto modely, trénované na veľkom množstve textových údajov, už hlboko chápu jazykové vzorce a štruktúry. Keď sa modelu poskytne niekoľko príkladov novej úlohy, môže použiť svoje už existujúce znalosti na efektívne vykonávanie úlohy.
Ak bol napríklad model umelej inteligencie vopred natrénovaný na rôznorodom textovom korpuse, možno mu poskytnúť len niekoľko príkladov úlohy prekladu do nového jazyka a stále bude fungovať dobre. Je to preto, že model môže čerpať zo svojich rozsiahlych jazykových znalostí na odvodenie správnych prekladov, a to aj s obmedzenými konkrétnymi príkladmi.
Nedávne pokroky v učení s niekoľkými výstrelmi
Nedávny výskum v oblasti učenia s niekoľkými zábermi sa zameral na zlepšenie účinnosti a presnosti týchto modelov. Techniky ako meta-učenie, kde sa modelky učia učiť sa, sa ukázali ako sľubné pri zlepšovaní schopností učenia sa pri niekoľkých pokusoch. Meta-learning zahŕňa tréningové modely rôznych úloh, aby sa rýchlo prispôsobili novým úlohám s minimom údajov.
Ďalším zaujímavým vývojom je kontrastné učenie, ktorá pomáha modelom rozlišovať medzi podobnými a nepodobnými príkladmi. Tréningom modelov na identifikáciu jemných rozdielov medzi príkladmi výskumníci zlepšili výkon niekoľkých výukových modelov v rôznych aplikáciách.
Rozšírenie údajov je ďalšou technikou, ktorá sa dostáva do popredia pri učení s niekoľkými ranami. Generovaním syntetických údajov, ktoré napodobňujú príklady z reálneho sveta, môžu byť modely vystavené rôznym scenárom, čím sa zlepšujú ich možnosti zovšeobecnenia. Techniky ako Generative Adversarial Networks (GAN) a Variačné automatické kódovače (VAE) sa bežne používajú.
Nakoniec, samokontrolované učenie, kde sa modely učia predpovedať časti svojich vstupov z iných častí, preukázalo potenciál v učení s niekoľkými pokusmi. Táto technika umožňuje modelom používať obrovské množstvo neoznačených údajov na vytváranie robustných reprezentácií, ktoré je možné doladiť s minimálnymi označenými príkladmi pre konkrétne úlohy.
Prípad IBM Watson a Camping World
Nasledujúce príklady zdôrazňujú efektívnosť rýchleho inžinierstva a niekoľkonásobného učenia:
Camping World, maloobchodný predajca, ktorý sa špecializuje na rekreačné vozidlá a kempingové vybavenie, čelil problémom so zákazníckou podporou z dôvodu vysokého objemu dopytov a dlhých čakacích lehôt. Na zlepšenie zapojenia zákazníkov a efektívnosti implementovali Asistent Watsonx od IBM.
Vylepšením výziev AI pomocou rýchleho inžinierstva, ako sú konkrétne výzvy ako „Popíšte svoj problém s nedávnym nákupom“, virtuálny agent Arvee mohol zhromažďovať presné informácie a precíznejšie spracovávať viac otázok. To viedlo k 40 % zvýšeniu zapojenia zákazníkov, 33 % zlepšeniu efektivity agentov a priemernej dobe čakania klesol na 33 sekúnd. Pohotové inžinierstvo umožnilo AI klásť relevantné následné otázky a efektívne riadiť širší rozsah otázok.
Budúcnosť vylepšenia modelu AI
Ako sa AI vyvíja, rýchle inžinierstvo a niekoľkonásobné učenie budú hrať čoraz dôležitejšiu úlohu pri zlepšovaní reakcií modelu. Budúce modely AI budú pravdepodobne zahŕňať sofistikovanejšie techniky personalizácie, využívajúce rýchle inžinierstvo a niekoľkonásobné učenie na hlbšie pochopenie preferencií a kontextu používateľov. To umožní systémom AI poskytovať vysoko prispôsobené reakcie, čím sa zlepší spokojnosť a zapojenie používateľov.
Integrácia textových, obrazových a zvukových údajov umožňuje modelom AI generovať komplexné a kontextovo orientované odpovede. Napríklad modely AI ako OpenAI GPT-4 a Google BERT dokážu podrobne analyzovať a popisovať obrázky, presne prepisovať hovorený jazyk a generovať kontextovo relevantný text v rôznych mediálnych formátoch. Budúce pokroky pravdepodobne vylepšia a rozšíria tieto funkcie, vďaka čomu bude AI lepšia pri spracovávaní zložitých multimodálnych údajov a vývoji nuansovaných, vysoko kontextových reakcií.
Navyše, keďže nástroje na rýchle inžinierstvo a niekoľkonásobné učenie sa stávajú užívateľsky prívetivejšie, ich silu môže využívať širší okruh jednotlivcov a organizácií. Táto demokratizácia povedie k rôznorodejším a inovatívnejším aplikáciám AI v rôznych oblastiach.
S rastúcimi schopnosťami AI sa však etické úvahy stanú ešte dôležitejšími. Zabezpečiť, aby systémy AI boli transparentné, spravodlivé a v súlade s ľudskými hodnotami, bude rozhodujúce. Techniky, ako je rýchle inžinierstvo, môžu viesť modely AI k etickému správaniu, zatiaľ čo niekoľkonásobné učenie môže pomôcť prispôsobiť modely rôznym kultúrnym kontextom a jazykom, čím sa zabezpečí, že AI bude slúžiť ľudstvu zodpovedným a prospešným spôsobom.
Spodný riadok
Od rýchleho inžinierstva až po niekoľkonásobné učenie sa techniky na zlepšenie reakcií modelu AI sa neustále vyvíjajú. Tieto vylepšenia zlepšujú presnosť a relevantnosť obsahu generovaného AI a rozširujú potenciálne aplikácie AI v rôznych doménach. Keď sa pozrieme do budúcnosti, neustály vývoj a zdokonaľovanie týchto techník nepochybne povedie k ešte výkonnejším a všestrannejším systémom AI schopným transformovať priemyselné odvetvia a zlepšiť náš každodenný život.