Please enter a search term:

  • Hurtig teknik

    Forøg effektiviteten af dine AI-modeller med Prompt Engineering, og udnyt det fulde potentiale af automatisering og personalisering.

    Flere oplysninger om Prompting!

Prompt Engineering - Strategisk rådgivning inden for kunstig intelligens

I en forretningsverden i hastig forandring, hvor virksomheder i stigende grad anvender kunstig intelligens (AI) til at forbedre deres processer og opnå konkurrencefordele, er det afgørende, at AI anvendes effektivt og effektivt. Konceptet Prompt Engineering blev udviklet for at hjælpe virksomheder med at udnytte AI's fulde kraft og optimere deres forretningsprocesser. Denne artikel vil definere begrebet "prompt engineering", diskutere udfordringerne ved at implementere AI i virksomheden, give 20 eksempler med detaljeret vejledning og diskutere konsekvenserne for arbejdspladsen. Endelig vil der blive draget en omfattende konklusion.

Prompt engineering, og hvorfor det er vigtigt for AI-revolutionen

Prompt engineering er et begreb inden for naturlig sprogbehandling (NLP), hvor man opnår ønskelige eller nyttige resultater ved at genkende input. At fortælle ånden i den magiske lampe, hvad han skal gøre, svarer til prompt engineering. I dette tilfælde er det den magiske lampe DALL-E, der er klar til at frembringe et hvilket som helst ønsket billede.


Forklaring af begrebet "Prompt Engineering

Prompt engineering henviser til en fremgangsmåde, der anvendes til udvikling af AI-modeller. Dette er for at sikre, at de kan implementeres hurtigt og effektivt. Konceptet er baseret på den idé, at en AI-model ikke blot skal levere gode resultater, men også være let at implementere og vedligeholde for at kunne tilføre organisationer reel værdi.

Hurtig teknik indebærer anvendelse af enkle og klare grænseflader til interaktion mellem AI-modellen og andre systemer samt integration af AI i virksomhedens eksisterende it-infrastruktur. Det omfatter også brugen af robuste og skalerbare arkitekturer til AI-modeller, der kan håndtere store datamængder og opfylde kravene til høj behandlingshastighed.


Oversigt

Implementering af AI i virksomheden er en kompleks opgave, der giver mange udfordringer. Nogle af de største udfordringer er:

  • Mangel på ekspertise

AI er et relativt nyt og hurtigt voksende område, der kræver en dyb forståelse af matematik, statistik og programmering. Mange virksomheder har ikke nok kvalificeret personale til at udvikle og implementere AI-modeller.

  • Datakvalitet

AI-modeller er kun lige så gode som de data, de trænes på. Hvis datakvaliteten ikke er god, vil AI-modellerne heller ikke være gode.

  • Integration i den eksisterende it-infrastruktur

Det kan være vanskeligt at integrere AI i virksomhedens eksisterende it-infrastruktur, især når der er tale om ældre systemer, som ikke er designet til AI.

  • Privatliv og sikkerhed

AI-modeller kan indeholde følsomme oplysninger, og virksomhederne skal sikre, at de er i stand til at beskytte dataene og sikre modellerne mod angreb.

  • Forandringsstyring

Indførelsen af AI kan kræve ændringer i arbejdsgange og virksomhedskultur, hvilket kræver en omfattende strategi for ændringshåndtering for at sikre, at alle i organisationen er forberedt.

Motivationen bag prompt engineering kan være svær at forstå ved første øjekast, så lad os beskrive idéen med et eksempel.

Forestil dig, at du opretter en online platform til levering af mad, og at du har tusindvis af billeder af forskellige grøntsager, som du kan lægge ud på hjemmesiden.

Problemet er bare, at ingen af metadataene på billederne indeholder en beskrivelse af, hvilken grøntsag der er på hvilket billede.

På dette tidspunkt kunne du på besværlig vis sortere billederne ved at placere billeder af kartofler i mappen Kartofler, billeder af broccoli i mappen Broccoli osv.

Du kunne også køre alle billederne gennem en klassifikator for at gøre sorteringen lettere. Men som du kan se, er der stadig brug for mærkede data til at træne klassifikatoren.

Ved hjælp af prompt-teknikken kan du skrive en tekstbaseret prompt, som du mener vil give de bedste resultater med hensyn til at klassificere billederne.

Det kunne f.eks. være prompten Vis model "et billede af kartofler". Afgørende for hurtig teknik er strukturen i denne prompt - eller den instruktion, der definerer, hvordan modellen genkender billeder.

Det er ofte et spørgsmål om at prøve sig frem for at skrive den bedste prompt. Faktisk er prompten "et billede af kartofler" meget forskellig fra prompten "et foto af kartofler" eller "en samling kartofler".

Nedenfor er der 20 eksempler på, hvordan virksomheder kan anvende prompt engineering til at implementere AI-modeller mere effektivt og virkningsfuldt.

1. Implementering af chatbots:

Ved at implementere chatbots kan virksomheder forbedre deres kundeservice og spare omkostninger på samme tid. Chatbots kan være tilgængelige 24/7 og besvare forespørgsler automatisk. Dette kan gennemføres ved at integrere tale- og tekstgenkendelsessoftware og maskinlæringsalgoritmer.

2.Dataanalyse med AI:

Virksomheder kan bruge AI-metoder til at analysere deres data mere effektivt og få værdifuld indsigt fra dem. Ved at anvende maskinlæringsalgoritmer kan data analyseres hurtigere og mere præcist, hvilket fører til mere velinformerede beslutninger.

3. Indførelse af personalisering:

Personalisering er en vigtig tendens inden for markedsføring og kan gennemføres ved hjælp af AI-metoder. Virksomheder kan bruge maskinlæringsalgoritmer til at skabe personlige tilbud og anbefalinger til kunderne på baggrund af deres præferencer og adfærd.

4. Automatisering af processer:

AI-metoder kan også bruges til at automatisere og optimere forretningsprocesser. Ved at automatisere processer kan virksomheder øge effektiviteten og reducere omkostningerne.

5. Indførelse af forudsigende vedligeholdelse:

Ved at anvende AI-metoder som f.eks. maskinlæring kan virksomheder indføre forudsigelig vedligeholdelse. Det betyder, at vedligeholdelsesarbejde på maskiner og udstyr udføres automatisk, før der opstår et nedbrud.

6. Billedgenkendelse:

Virksomheder kan anvende billedgenkendelse ved hjælp af AI-metoder som f.eks. Deep Learning-algoritmer. Dette gør det muligt at kategorisere og tagge billeder automatisk, hvilket muliggør en mere effektiv forvaltning af billedmateriale.

7.Anvendelse af talegenkendelse:

Ved at anvende teknologier til talegenkendelse kan virksomheder optimere deres arbejdsprocesser. Talegenkendelse kan bruges til at transskribere diktater, behandle opkald og besvare kundeforespørgsler automatisk.

8. Indførelse af virtuelle assistenter:

Virtuelle assistenter kan hjælpe virksomheder med at strømline deres arbejdsprocesser og forbedre kundeservicen. De kan udvikles ved hjælp af AI-metoder som f.eks. behandling af naturligt sprog og maskinlæringsalgoritmer.

9. Påvisning af svig:

Ved at anvende AI-metoder som maskinlæring kan virksomheder implementere bedrageridetektion. Dette kan f.eks. bruges i e-handelssektoren til at identificere og forhindre forsøg på svindel i forbindelse med onlineordrer.

10. Udvikling af robotteknologiske løsninger:

Virksomheder kan anvende AI-metoder som f.eks. maskinlæring til at udvikle robotteknologiske løsninger. Disse kan f.eks. anvendes i fremstillingsindustrien til at automatisere og optimere arbejdsprocesser.

Vores AI-tilbud


Indflydelse på den fremtidige arbejdsverden

Prompt engineering og kunstig intelligens i almindelighed vil ændre den måde, som virksomheder arbejder på.

Nogle af de virkninger, vi kan forvente i fremtiden, er:

Automatisering af opgaver

Mange manuelle og gentagende opgaver kan automatiseres for at spare tid og ressourcer.

Ændrede arbejdsprofiler

Der vil opstå nye erhverv og arbejdsprofiler, som specialiserer sig i at implementere og administrere AI-modeller.

Mere effektive arbejdsgange

Ved at implementere AI-modeller og prompt engineering kan virksomheder optimere deres arbejdsgange og gøre dem mere effektive.

Forbedret kundeinteraktion

Virksomheder kan bruge AI til at skabe personlig og optimeret interaktion med deres kunder.

Forøgelse af rentabiliteten

Implementering af AI-modeller kan hjælpe virksomheder med at øge deres rentabilitet ved at optimere arbejdsprocesser og øge produktiviteten.

Efteruddannelse af medarbejdere

Virksomhederne skal sikre, at deres medarbejdere er i stand til at håndtere og arbejde med AI-modeller for at sikre, at de er forberedt på ændringerne i arbejdsverdenen.


Hurtig teknik som et nøgleelement

I biologien er emergens en utrolig egenskab, hvor dele, der samles, fordi de interagerer, viser en ny adfærd (kaldet emergens), som ikke kan ses i mindre skala.

Endnu mere utroligt er det, at selv om versionen i mindre skala synes at ligne versionen i større skala, så viser den i den større skala, som består af flere dele og flere interaktioner, ender den med at udvise en helt anden adfærd.

Og der er ingen måde at forudsige, hvordan det kan eller vil se ud.

Det er det smukke (på godt og ondt) ved skalering!

Det mest spændende aspekt af den nuværende AI-revolution er fremkomsten af nye funktioner i maskinlæringsmodeller, der anvendes i skala.

Og det hele startede, da det blev muligt at få disse kunstige intelligensmodeller trænet uovervåget. Uovervåget læring var faktisk et af nøgleprincipperne for denne AI-revolution, og det var også løsningen på AI's fremskridt i de seneste år.

Før 2017 arbejdede de fleste AI-systemer med overvåget indlæring. Dette anvendte små, strukturerede datasæt, der kunne bruges til at træne maskinlæringsmodeller til meget begrænsede opgaver.

Efter 2017 begyndte tingene at ændre sig med indførelsen af en ny arkitektur kaldet Transformer.

Denne nye arkitektur kunne bruges med en uovervåget maskinlæringstilgang. Maskinindlæringsmodellen kunne trænes på forhånd på et meget stort, ustruktureret datasæt med en meget enkel målfunktion: Tekst-til-tekst-forudsigelse.

For at lære at forudsige tekst-til-tekst-prædiktion (hvilket kan lyde som en meget enkel opgave) begyndte maskinlæringsmodellen at lære en række mønstre og heuristikker omkring de data, som den blev trænet på.

Dette gjorde det muligt for maskinlæringsmodellen at lære en række forskellige opgaver.

Den store sprogmodel begyndte at udlede mønstre fra dataene og genbruge dem, når den udførte nye opgaver, i stedet for at forsøge at udføre en enkelt opgave.

Dette var en grundlæggende revolution. Den anden revolution, der kom med GPT-3, var muligheden for at igangsætte disse modeller.

Kort sagt giver den disse modeller mulighed for yderligere at lære en brugers kontekst ved hjælp af indlæring af naturligt sprog. Dette kan ændre modellens output dramatisk.

Dette andet aspekt kom også af det faktum, at ingen udtrykkeligt havde bedt om det. På denne måde fik vi kontekstbaseret prompt learning som en kernefunktion i de nuværende maskinlæringsmodeller.

Hurtig teknik er et af de vigtigste elementer i det nuværende AI-paradigme.

Et af de mest interessante aspekter af prompt engineering er, at Transformer-arkitekturens skalerbarhed til at træne store sprogmodeller har vist sig at være en ny funktion.

Ligesom de anmodninger, du fremsætter, kan give bagslag, kan den måde, du udtrykker det, du ønsker, at maskinen skal gøre, ændre det, der kommer ud, dramatisk.

Og hvad er det mest interessante ved dette?

Prompting var ikke en funktion, der blev udviklet af eksperter inden for kunstig intelligens. Det var en funktion, der var under udvikling. Kort sagt blev prompting gennem udviklingen af disse enorme maskinindlæringsmodeller en måde at få maskinen til at gøre det, man bad den om at gøre.

Ingen bad om denne funktion, det skete bare!

I historien om kunstig intelligens (AI) er AI blevet udviklet og homogeniseret. Med indførelsen af maskinindlæring er det blevet muligt automatisk at udlede, hvordan en opgave skal udføres, ud fra eksempler. Deep learning bruges til at udvikle de funktioner på højt niveau, der bruges til forudsigelse, og basismodeller bruges til at udvikle endnu mere avancerede funktioner, f.eks. kontekstuel læring. Samtidig homogeniserer maskinlæring læringsalgoritmer (f.eks. logistisk regression). Dybdegående læring homogeniserer modelarkitekturer (f.eks. konvolutionelle neurale netværk), og basismodeller homogeniserer selve modellen (f.eks. GPT-3).

Prompt engineering er en proces, der anvendes inden for AI. Den indebærer, at en eller flere opgaver konverteres til et promptbaseret datasæt, der repræsenterer en sprogmodel, som derefter trænes til at lære.

Tjenester og hvordan kan vi hjælpe dig?


Konklusion

Prompt engineering er en vigtig metode til en mere effektiv og virkningsfuld implementering af AI-modeller. Ved at anvende prompt engineering kan virksomheder sikre, at deres AI-modeller er skræddersyet til deres specifikke krav og fungerer effektivt.

Implementeringen af AI-modeller vil ændre arbejdsverdenen: Mange manuelle og repetitive opgaver vil blive automatiseret, og virksomhedernes arbejdsmetoder vil ændre sig. For at høste fordelene ved AI og forberede sig på ændringerne i arbejdsverdenen skal virksomhederne implementere en omfattende strategi for ændringsstyring, der sikrer, at alle interessenter er forberedt på ændringerne.