نویسنده (ها): رجارشی تارفدار
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
معرفی مدل های بزرگ زبان (LLMS) استفاده از هوش مصنوعی را از اتوماسیون خدمات مشتری به ایجاد محتوا تبدیل کرده است.
عملکرد این مدل ها به شدت به تعامل با سیستم وابسته است و دقیقاً همان جایی است که مهندسی سریع در آن قدم می گذارد.
پیش بینی می شود بازار سریع مهندسی تا سال 2034 به 6.5 تریلیون دلار برسد ، سازمان ها در تلاشند تا با استفاده از یک فرآیند مدیریت سریع تکرار ، قابلیت های LLM را بهینه کنند.
در این مقاله تکنیک های سریع مهندسی ، تکرار و پیشرفت های بسیار خوبی در تولید LLM در بخش های مختلف مشتری بحث شده است.
ظهور مهندسی سریع
مهندسی سریع فرایند توسعه و اصلاح نمایش داده های ورودی (یا اعلان ها) برای دریافت دقیق ترین ، مرتبط و مفیدترین پاسخ از LLM است. مهندسی سریع مؤثر در این موارد اهمیت می دهد ، و به طور چشمگیری امکان بهینه سازی نتایج را افزایش می دهد.
در واقع ، بازار پیش بینی شده است برای رشد با مهندسی سریع از 505.18 میلیارد دلار در سال 2025 به 6،533.87 میلیارد دلار باورنکردنی تا سال 2034، به سادگی بر اساس افزایش اتخاذ فن آوری های مولد هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) فناوری به صنایع.
این رشد نشان می دهد که مهندسی سریع حیاتی برای عملیات آینده هوش مصنوعی خواهد بود.
دانستن نحوه اجرای مدیریت سریع افزایشی در سازمانهایی که می خواهند از تمام مزایایی که LLM در اختیار دارد ، ضمن اطمینان از حداکثر کارآیی و صحت ، از همه مزایایی برخوردار است.
مهندسی سریع تکراری: یک روش اصلی
در قلب مهندسی سریع موفقیت آمیز ، فرآیند تکراری نهفته است ، که شامل پالایش مداوم از اعلان ها برای تقویت ارتباط ، دقت و ویژگی پاسخ های مدل است. این فرآیند چرخه ای است ، که اغلب برای رسیدن به سطح مورد نظر عملکرد ، نیاز به چندین دور تنظیم ، آزمایش و ارزیابی دارد.
روند تکراری
- ایجاد سریع سریع
اولین قدم در مهندسی سریع تکراری ، ایجاد سریع سریع است. این جایی است که اهداف پرس و جو تعریف شده است و مدل به کار معرفی می شود. سریع سریع ممکن است نسبتاً ساده باشد و یک درخواست یا کار اصلی را تشریح کند.
2. ارزیابی خروجی
هنگامی که مدل پاسخی ایجاد کرد ، برای دقت و ارتباط ارزیابی می شود. این ارزیابی می تواند هم کمی باشد (به عنوان مثال ، نمرات دقت ، نمرات BLEU برای کارهای ترجمه) و کیفی (قضاوت انسانی از سودمندی و انسجام مدل).
3 تنظیمات افزایشی
مرحله بعدی اصلاحات جزئی از سریع در عبارت ، ساختار یا زمینه است. این فرآیند تنظیم تا زمانی که به کیفیت مورد نظر نزدیک شود تکرار می شود. تحقیقات نشان داده است که آموزش تکراری کیفیت ترجمه را به اندازه 8 ٪ بهبود می بخشد ، همانطور که توسط یک مطالعه نشان داده شده است که در آن ده تکرار برای ترجمه متن به دست آمده نمرات BLEO افزایش یافته است 70 از مقدار قبلی 62بشر
این فرآیند پالایش چرخه ای برای مؤثرتر و قابل اطمینان تر LLM ها مهم است و به مدل ها امکان می دهد تا کارهای خاص را بهتر انجام دهند و نتایج دقیق تری ارائه دهند.
مطالعه موردی: اعلان های خاص نقش
قدرت سوابق خاص نقش توسط یک مطالعه دیگر نشان داده شد. با ایجاد مدل با جمله هایی مانند “به عنوان یک متخصص علوم اعصاب” ، آن را 37 ٪ در عملکرد به دست آورد در شناسایی نشانگرهای زیستی برای تحقیقات مراقبه AI.
این نشان می دهد که چگونه تغییرات جزئی و تکراری در ساختار سریع می تواند مزایای عملکرد خوبی را برای مدل ها در برنامه های تخصصی به همراه داشته باشد.
تجزیه فرایند تکراری
مرحله تکرار
فعالیت های کلیدی
اندازه گیری ضربه
سریع
معیارهای موفقیت را تعریف کنید
نمره دقت اولیه
چرخه پالایش
زمینه ، محدودیت یا تغییر مجدد را اضافه کنید
+15-20 ٪ ارتباط
بهینه سازی
از متغیرهای پویا استفاده کنید
+25 ٪ ویژگی کار
بهبود سریع شما نه تنها اصلاح زبان بلکه تنظیم زمینه ، محدودیت ها و متغیرها را نیز تنظیم می کند تا سریعاً برای کار داده شده تصفیه و تنظیم شود.
این یک فرایند تکراری است که پیشرفت های اندک را به سمت یک نتیجه دقیق و مؤثر از کار داده شده تا عملکرد LLM بدست می آورد.
برنامه های خاص بخش مهندسی سریع تکراری
شخصیت تکراری مهندسی سریع باعث می شود که در صنایع و مراقبت های بهداشتی کاملاً تطبیقی برای تأمین اعتبار در ایجاد محتوا به سمت راست و برنامه های قدرتمند LLM باشد که برای رسیدگی به نیازهای خاص در هر نمونه خاص ساخته شده است.
مراقبت های بهداشتی: دقت در تشخیص
در بهبود صحت تشخیص و افزایش تصمیم گیری در مراقبت های بهداشتی ، سریع مهندسی نقش مهمی را به عهده می گیرد.
به عنوان مثال ، مطالعات کارگر با استرس بالا این را نشان داد 42 ٪ از خطاهای تشخیص خودکشی می توانند کاهش یابد با استفاده از تکنیک های سریع تکرار.
این مدل با تغییر در مورد عوامل زمینه ای مانند سطح استرس کارگران ، می تواند بینش هایی را که مستقیماً قابل اجرا هستند ، به متخصصان مراقبت های بهداشتی ارائه دهد و تصمیمات بهتری را در دست خود قرار دهد.
امور مالی: تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته
مانند سایر زمینه های مهندسی سریع ، امور مالی نیز کاربردهای خود را در تجزیه و تحلیل داده ها و ارزیابی کلاس دارایی دارد.
در یک مطالعه موردی ، مهندسی سریع تکراری باعث پیشرفت چشمگیر در تجزیه و تحلیل کلاس دارایی شد نمرات کامل بودن از نمره پایه (68 ٪) پس از القا تا 92 ٪بشر
این واقعیت را تأیید می کند که برای به دست آوردن اطلاعات مالی مناسب و عملی ، باید به طور مداوم بهبود یابد.
ایجاد محتوا: جذابیت در بازاریابی
مهندسی سریع تکراری به ویژه برای تولید محتوا مفید است ، جایی که به مسائل مربوط به اهمیت و تعامل مربوط می شود. در بازاریابی ، آزمایش سیستماتیک ارسال ها می تواند ابزارهای تولید محتوا را به سمت خروجی های قانع کننده تر و جذاب تر تصحیح کند.
یک مطالعه استناد می کند 31 ٪ افزایش نرخ درگیری با کپی بازاریابی به دلیل آزمایش سریع تکراری.
بازاریابان با پالایش کردن متن و جنبه های متنی از اعلان ها ، می توانند پیامهایی را تهیه کنند که بهتر با مخاطب هدف طنین انداز شوند.
استراتژی های بهینه سازی عملکرد در مهندسی سریع تکراری
چرخه های تکراری نه تنها می توانند در تصفیه سریع کمک کنند ، بلکه برای بهینه سازی بیشتر عملکرد LLM پس از این تکرارها می توان از استراتژی های معدودی استفاده کرد.
بهینه سازی ویژگی و ارتباط خروجی های مدل می تواند اطمینان حاصل کند که سیستم های هوش مصنوعی خروجی را ارائه می دهند که مطابق با اهداف تجاری باشد ، نه اینکه فقط دقیق باشد.
1. قاب بندی دقیق
یکی دیگر از روشهای مهم تهیه ، فریم و فریم دقیق است ، به موجب آن به طور خاص برای استخراج پاسخ های مهم و دقیق از مدل به طور خاص مد می شوند. تحقیق نشان داده است که مطالب خاص از پرس و جوهای مبهم در ارتباط با خروجی با پنجاه و سه درصد بهتر است.
با ارائه مدل با یک زمینه گسترده تر و محدود کردن تمرکز آن ، بهتر می فهمد که چه چیزی برای تولید پاسخ هایی که مفید باشد ، لازم است.
2. لایه بندی متنی
یکی دیگر از استراتژی های مهم ، لایه بندی متنی است ، جایی که دانش خاص دامنه در اعلان ها برای هدایت درک مدل ادغام می شود.
به عنوان مثال ، در کاربردهای پزشکی ، اضافه کردن ژارگون پزشکی یا شرایط خاص می تواند دقت تشخیصی را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد. یک مطالعه نشان داد که لایه بندی متنی ، دقت تشخیص پزشکی را 28 ٪ بهبود می بخشد.
3. شرط رفتاری
تهویه رفتاری شامل استفاده از چرخه تکرار 5-7 برای دستیابی به میزان رضایت بالا در استقرار شرکت ها است.
پس از چندین دور پالایش ، مدل ها به طور معمول برای کاربردهای دنیای واقعی به 90 ٪+ رضایت می رسند ، که نشان دهنده اثربخشی مهندسی سریع تکراری در تولید راه حل های معتبر هوش مصنوعی برای مشاغل است.
نقش اتوماسیون در مهندسی سریع تکراری
با افزایش تقاضا برای عملکرد LLM بهینه ، ابزارهای نوظهور اکنون بخش اعظم فرآیند تکراری را خودکار می کنند.
تحقیقات نشان می دهد که یادگیری ماشینحلقه های بهینه سازی محور می تواند حداکثر 60 ٪ از فرآیندهای تکرار سریع را خودکار کنید، کاهش زمان و منابع مورد نیاز برای تصحیح اعلان ها.
در حالی که اتوماسیون نقش مهمی در تسریع در روند دارد ، نظارت انسان برای رسیدگی به موارد لبه و اطمینان از هماهنگی خروجی ها با اهداف مورد نظر بسیار مهم است.
آینده مهندسی سریع
بازار مهندسی سریع به سرعت در حال گسترش است و CAGR 32.9 ٪ طی چند سال آینده پیش بینی شده است.
از آنجا که صنایع بیشتر ارزش مدیریت سریع تکراری را تشخیص می دهند ، تقاضا برای مهندسان سریع ماهر فقط افزایش می یابد. تسلط بر هنر مهندسی سریع تکراری ، پیاده سازی های موفقیت آمیز هوش مصنوعی را از آزمایشات تجربی یا ناکارآمد جدا می کند.
با ترکیب تخصص انسانی با ابزارهای اتوماسیون در حال ظهور ، سازمان ها می توانند اطمینان حاصل کنند که LLM های آنها در عملکرد اوج کار می کنند و تمام پتانسیل راه حل های AI را باز می کنند.
پایان
عمیقاً تشخیص داده شده است که مهندسی سریع یک مهارت در حال تحول و مهم در بهینه سازی عملکرد LLM است.
از طریق چندین تکرار ، اصلاحات در بیان ، اصلاح زمینه و اضافه کردن دانش دانش دامنه می تواند خروجی مدل AI را به سطوح قابل توجهی از پیشرفت افزایش دهد.
از مراقبت های بهداشتی گرفته تا امور مالی و تولید محتوا ، مهندسی سریع تکراری از نظر نتایج بهتر ، مشارکت بالاتر در قضاوت انسانی و تصمیمات دقیق بازی زیادی داشته است.
این بازار سریع مهندسی همچنان در حال رشد است و تسلط بر این تکنیک ها به منظور رقابت در زمینه هوش مصنوعی ، بیشتر و مهمتر می شود.
آینده مهندسی سریع خودآمده یا انسانی محور است که به عنوان یک هیجان انگیز ، با ابزارها و روشهای پیشرفته تری که برای توانمندسازی سازمان ها در نظر گرفته می شود ، می توانند آنچه را که LLMS قادر به انجام آن خواهد بود ، بازگرداند.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
