ИИ без хайпа: что реально работает уже сегодня, а что пока просто красиво звучит? февраль 2025 Хабр

ГИИ без правильного запроса будет склоняться к простому воспроизведению информации или созданию контента, не обращая внимание на эмоции, контекст и тон коммуникации. А по циклу статей о коммуникации https://icml.cc   мы уже знаем, что сбой в коммуникации может произойти очень легко. В итоге мы ко всем проблемам выше можем получить еще и огромное количество конфликтов. Вычислительные мощности — действительно одна из главных статей расходов при работе с технологией генеративного ИИ.

• Сейчас именно эти технологии формируют основную часть бизнес‑запросов на «внедрение ИИ».
• Появление специализированных ИИ-помощников, адаптированных под определенные задачи, также будет способствовать развитию промпт-инжиниринга.
• Развитие промпт-инжиниринга отражает изменения в технологии и обществе.
• Речь про несоответствие утверждений чат-бота установленным нормам или ожиданиям пользователя.

Существует распространенное ожидание, что ML‑модели можно просто запустить, и они будут автоматически обучаться на поступающих данных, становясь со временем всё лучше. Однако с ростом зрелости технологии то, на что мы сегодня потратили много денег, через год станет доступно нашим конкурентам гораздо дешевле. То есть, даже если удалось успешно внедрить передовую технологию, полученным конкурентным преимуществом еще надо успеть воспользоваться.

Мастерство создания промптов: Как написать эффективные запросы для AI

Понимание механизмов работы ИИ и методов его обучения станет вашим преимуществом и поможет вам получить ожидаемые результаты. Генеративные нейросети могут «писать» музыку и рисовать картины, основываясь на различных жанрах и стилях. Полученные в результате генерации уникальные визуальные произведения могут использоваться как в коммерческих проектах, так и для личного творчества.3. От написания сценариев к роликам и фильмам в заданном жанре до упрощения процесса постпродакшна и создания впечатляющих визуальных эффектов.4. Это связано с тем, что развитие этой ветки во многом обусловлено стремительным переходом LLM (больших языковых моделей) из стадии Genesis в Commodity. Сейчас именно эти технологии формируют основную часть бизнес‑запросов на «внедрение ИИ». Однако для того, чтобы такие модели работали эффективно, требуется большое количество размеченных данных.

Искусственный интеллект это последнее что изобретет человечество?

Теперь вы обладаете набором инструментов, которые помогут вам извлечь максимальную пользу из AI-технологий. Генерация текста — одна из самых распространённых задач для AI. Примеры успешных промптов в этой области могут варьироваться от написания статей до создания креативного контента.

AIOverAI

Ключевой прорыв произошёл с появлением трансформеров, таких как BERT, GPT и их аналоги. Именно трансформерная архитектура позволила сделать переход от анализа к генерации. Как и с людьми, обучать ИИ всему занятие очень трудозатратное и имеет низкую эффективность. Даже если мы создадим очень эффективные алгоритмы (технологическое решение задачи эффективности), то все второе направление - уход в область специализированных решений. Сфера контент-маркетинга активно использует возможности генеративных моделей для написания статей, создания описаний товаров или ведения блогов. Однако без грамотно выстроенного запроса даже самый мощный ИИ может выдать некачественный или нецелевой текст. Каждая модель искусственного интеллекта имеет свои сильные стороны и ограничения. Например, GPT может превосходно генерировать текст, но у него могут быть сложности с обработкой больших объемов данных. Эти примеры показывают, что промпт-инжиниринг — это не только возможность улучшить результаты, но и способ сократить затраты времени и ресурсов. Еще один важный аспект — развитие мультимодальных моделей, которые работают не только с текстом, но и с изображениями, звуками и видео. Это потребует новых подходов к проектированию промптов, где в одном запросе необходимо комбинировать текстовые инструкции с визуальными или звуковыми подсказками. Появление специализированных ИИ-помощников, адаптированных под определенные задачи, также будет способствовать развитию промпт-инжиниринга. Например, виртуальные ассистенты для врачей, юристов или преподавателей смогут предлагать заранее обученные сценарии взаимодействия с ИИ, значительно упрощая процесс составления запросов. В образовании промпт-инжиниринг открывает новые горизонты для персонализации обучения. Промпт-инжиниринг может помочь создать персонализированные обучающие материалы, предложить примеры задач или объяснить сложные концепции простыми словами. Вместо того чтобы полагаться на первый результат, создается последовательность улучшений запроса, которая помогает добиться большей точности. Представьте себе поисковую систему будущего, где вместо набора ключевых слов пользователь может задавать естественные вопросы или даже описывать сложные сценарии. Именно здесь промпт-инжиниринг выходит на первый план, позволяя достигать точных и полезных результатов. ИИ галлюцинирует не только из-за проблем в обучении или алгоритме. Понимание того, как работает ИИ, может помочь вам лучше формулировать запросы и предугадывать получаемые ответы. ИИ использует алгоритмы, которые анализируют данные и выявляют закономерности, основываясь на которых делает выводы. При этом традиционные RPA‑инструменты вряд ли исчезнут полностью, но их роль изменится. Модели ИИ испытывают большие трудности, когда дело доходит до поддержания тона, стиля или уровня детализации на протяжении всего разговора. Аутентичность контента имеет значение, поэтому вот эффективные методы распознавания ответов, сгенерированных ИИ. Ответы, сгенерированные искусственным интеллектом, - это то, что ты получишь от генератора текстовых ответов. Эти вызовы требуют разработки четких этических стандартов и контроля за использованием генеративных моделей. Это может включать как обучение пользователей, так и внедрение ограничений на уровне самих технологий.  AUSLANDER EXPERT ИИ-модели должны иметь  встроенные механизмы, которые предотвращают злоупотребления и помогают минимизировать риски. Программирование также включает задачи, связанные с обучением новых сотрудников.