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  • Ingegneria tempestiva

    Aumentate l'efficacia dei vostri modelli di intelligenza artificiale con Prompt Engineering e sfruttate tutto il potenziale dell'automazione e della personalizzazione.

    Ulteriori informazioni sul Prompting!

    Team von Mprofi, das an KI-Projekten arbeitet

Prompt Engineering - Consulenza strategica in materia di intelligenza artificiale

Le aziende B2B si affideranno sempre più all'Intelligenza Artificiale (AI) per migliorare i propri processi e ottenere un vantaggio competitivo! Un uso efficace ed efficiente dell'IA è quindi fondamentale. Il concetto di ingegneria tempestiva è stato sviluppato per aiutare le aziende a sfruttare tutta la potenza dell'IA e a ottimizzare i processi aziendali. Questo articolo definirà il termine "ingegneria tempestiva", discuterà le sfide dell'implementazione dell'IA in azienda, fornirà 20 esempi con una guida dettagliata e discuterà le implicazioni per il luogo di lavoro. Infine, si trarrà una conclusione esaustiva.

L'ingegneria tempestiva e perché è importante per la rivoluzione dell'IA

Il Prompt Engineering è un approccio allo sviluppo di modelli di IA che mira a rendere l'implementazione e la manutenzione dei modelli di IA più semplici ed efficienti. Comporta l'uso di interfacce semplici e chiare per l'interazione tra il modello di IA e altri sistemi, nonché l'integrazione dell'IA nell'infrastruttura IT esistente dell'azienda. Inoltre, prevede l'utilizzo di architetture robuste e scalabili per i modelli di IA, in grado di gestire grandi quantità di dati e di soddisfare requisiti di velocità di elaborazione elevati.


Spiegazione del termine "Prompt Engineering

Il termine "Prompt Engineering " si riferisce a un approccio utilizzato nello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale. Questo per garantire che possano essere implementati in modo rapido ed efficiente. Il concetto si basa sull'idea che un modello di IA deve non solo fornire buoni risultati, ma anche essere facile da implementare e mantenere per poter aggiungere un valore reale alle organizzazioni.

L'ingegnerizzazione rapida implica l'uso di interfacce semplici e chiare per l'interazione tra il modello di IA e altri sistemi, nonché l'integrazione dell'IA nell'infrastruttura IT esistente dell'azienda. Inoltre, prevede l'utilizzo di architetture robuste e scalabili per i modelli di IA, in grado di gestire grandi quantità di dati e di soddisfare requisiti di velocità di elaborazione elevati.

Frau als KI Bot

Panoramica


L'implementazione dell'IA in azienda è un compito complesso che pone molte sfide. Alcune delle sfide più importanti sono:

  • Mancanza di competenze

L'IA è un campo relativamente nuovo e in rapida crescita che richiede una profonda conoscenza della matematica, della statistica e della programmazione. Molte aziende non hanno abbastanza personale qualificato per sviluppare e implementare modelli di IA.

  • Qualità dei dati

I modelli di IA sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati. Se la qualità dei dati non è buona, anche i modelli di IA non lo saranno.

  • Integrazione nell'infrastruttura IT esistente

L'integrazione dell'IA nell'infrastruttura IT esistente dell'azienda può essere difficile, soprattutto quando si ha a che fare con sistemi vecchi e non progettati per l'IA.

  • Privacy e sicurezza

I modelli di IA possono contenere informazioni sensibili e le aziende devono assicurarsi di essere in grado di proteggere i dati e di proteggere i modelli dagli attacchi.

  • Gestione delle modifiche

L'introduzione dell'IA può richiedere modifiche ai flussi di lavoro e alla cultura aziendale, il che richiede una strategia completa di gestione del cambiamento per garantire che tutti i membri dell'organizzazione siano preparati.


La motivazione che sta alla base dell'ingegneria di prompt può essere difficile da capire a prima vista, quindi descriviamo l'idea con un esempio.

Immaginate di creare una piattaforma di consegna di cibo online e di avere migliaia di immagini di verdure diverse da inserire nel sito web.

L'unico problema è che nessuno dei metadati delle immagini contiene una descrizione di quale verdura si trova in quale immagine.

A questo punto si potrebbero ordinare noiosamente le immagini mettendo le immagini di patate nella cartella Potatoes, le immagini di broccoli nella cartella Broccoli e così via.

Si potrebbe anche passare tutte le immagini attraverso un classificatore per facilitare l'ordinamento. Ma, come si può vedere, sono ancora necessari dati etichettati per addestrare il classificatore.

Utilizzando la tecnica del prompt, si può scrivere un prompt basato sul testo che si ritiene possa dare i migliori risultati nella classificazione delle immagini.

Ad esempio, si potrebbe scrivere il prompt Mostra il modello "un'immagine di patate". La struttura del prompt, ovvero l'istruzione che definisce il modo in cui il modello riconosce le immagini, è fondamentale per una rapida ingegnerizzazione.

Spesso è una questione di tentativi ed errori per scrivere il prompt migliore. Infatti, il prompt "un'immagine di patate" è molto diverso dal prompt "una foto di patate" o "una collezione di patate".


Di seguito sono riportati 20 esempi di come le aziende possono applicare il prompt engineering per implementare i modelli di IA in modo più efficace ed efficiente.


1. Implementazione dei chatbot:

Implementando i chatbot, le aziende possono migliorare il servizio clienti e risparmiare al tempo stesso sui costi. I chatbot possono essere disponibili 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 e rispondere automaticamente alle domande. Ciò può essere realizzato integrando software di riconoscimento vocale e testuale e algoritmi di apprendimento automatico.

2.Analisi dei dati con l'IA:

Le aziende possono utilizzare i metodi dell'IA per analizzare i dati in modo più efficace e ricavarne preziose informazioni. Applicando algoritmi di apprendimento automatico, i dati possono essere analizzati in modo più rapido e accurato, portando a decisioni più informate.

3. Introduzione della personalizzazione:

La personalizzazione è una tendenza importante nel marketing e può essere implementata utilizzando metodi di intelligenza artificiale. Le aziende possono utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per creare offerte e raccomandazioni personalizzate per i clienti in base alle loro preferenze e al loro comportamento.

4. Automazione dei processi:

I metodi di IA possono essere utilizzati anche per automatizzare e ottimizzare i processi aziendali. Automatizzando i processi, le aziende possono aumentare l'efficienza e ridurre i costi.

5. Introduzione della manutenzione predittiva:

Applicando metodi di IA come l'apprendimento automatico, le aziende possono introdurre la manutenzione predittiva. Ciò significa che gli interventi di manutenzione su macchine e attrezzature vengono eseguiti automaticamente prima che si verifichi un guasto.

6. Riconoscimento delle immagini:

Le aziende possono utilizzare il riconoscimento delle immagini utilizzando metodi di IA come gli algoritmi di Deep Learning. In questo modo le immagini possono essere categorizzate ed etichettate automaticamente, consentendo una gestione più efficace delle immagini.

7.Applicazione del riconoscimento vocale:

Applicando le tecnologie di riconoscimento vocale, le aziende possono ottimizzare i processi di lavoro. Il riconoscimento vocale può essere utilizzato per trascrivere dettati, elaborare chiamate e rispondere automaticamente alle domande dei clienti.

8. Introduzione di assistenti virtuali:

Gli assistenti virtuali possono aiutare le aziende a snellire i processi di lavoro e a migliorare il servizio clienti. Possono essere sviluppati utilizzando metodi di intelligenza artificiale come l'elaborazione del linguaggio naturale e gli algoritmi di apprendimento automatico.

9. Rilevamento delle frodi:

Applicando metodi di IA come l'apprendimento automatico, le aziende possono implementare il rilevamento delle frodi. Questo può essere utilizzato nel settore dell'e-commerce, ad esempio, per identificare e prevenire i tentativi di frode negli ordini online.

10. Sviluppo di soluzioni robotiche:

Le aziende possono utilizzare metodi di IA come l'apprendimento automatico per sviluppare soluzioni robotiche. Queste possono essere utilizzate nel settore manifatturiero, ad esempio, per automatizzare e ottimizzare i processi di lavoro.

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Impatto sul futuro mondo del lavoro

L'ingegneria dei processi e l'IA in generale cambieranno radicalmente il modo in cui le aziende lavorano. Possiamo aspettarci che molte attività manuali e ripetitive vengano automatizzate, che emergano nuove professioni e profili lavorativi, che i flussi di lavoro diventino più efficienti, che l'interazione con i clienti migliori e che la redditività aziendale aumenti. Per far fronte a questi cambiamenti, le aziende devono assicurarsi che i loro dipendenti siano in grado di gestire e lavorare con i modelli di IA.

KI-gesteuerte Prozessautomatisierung in Aktion

L'ingegneria tempestiva come elemento chiave


In biologia, l'emergenza è una proprietà incredibile in cui le parti che si uniscono perché interagiscono mostrano un nuovo comportamento (chiamato emergenza) che non può essere visto su una scala più piccola.

Ancora più incredibile è che, sebbene la versione su scala più piccola sembri simile a quella su scala più grande, il fatto che quest'ultima sia composta da un maggior numero di parti e interazioni finisce per mostrare un comportamento completamente diverso.

E non c'è modo di prevedere come potrebbe essere o sarà.

Questo è il bello (nel bene e nel male) del ridimensionamento!

L'aspetto più entusiasmante dell'attuale rivoluzione dell'IA è l'emergere di nuove funzionalità dei modelli di apprendimento automatico implementati su scala.

Tutto è iniziato quando è diventato possibile addestrare questi modelli di intelligenza artificiale senza supervisione. L'apprendimento non supervisionato è stato infatti uno dei principi chiave di questa rivoluzione dell'IA ed è stato anche la soluzione ai progressi dell'IA negli ultimi anni.

Prima del 2017, la maggior parte dei sistemi di IA funzionava con l'apprendimento supervisionato. Questo utilizzava piccoli set di dati strutturati che potevano essere utilizzati per addestrare modelli di apprendimento automatico per compiti molto limitati.

Dopo il 2017, con l'introduzione di una nuova architettura chiamata Transformer, le cose hanno iniziato a cambiare.

Questa nuova architettura poteva essere utilizzata con un approccio di apprendimento automatico non supervisionato. Il modello di apprendimento automatico poteva essere pre-addestrato su un set di dati molto ampio e non strutturato con una funzione obiettivo molto semplice: La predizione da testo a testo.

È interessante notare che, per imparare a fare previsioni da testo a testo (che può sembrare un compito molto semplice), il modello di apprendimento automatico ha iniziato ad apprendere una serie di modelli ed euristiche intorno ai dati su cui è stato addestrato.

Questo ha permesso al modello di apprendimento automatico di imparare una serie di compiti.

Il modello di big language ha iniziato a dedurre gli schemi dai dati e a riutilizzarli nell'esecuzione di nuovi compiti, anziché cercare di eseguire un singolo compito.

Questa è stata una rivoluzione fondamentale. L'altra rivoluzione che è arrivata con GPT-3 è stata la capacità di avviare questi modelli.

In breve, consente a questi modelli di apprendere ulteriormente il contesto dell'utente attraverso l'apprendimento del linguaggio naturale. Questo potrebbe cambiare drasticamente l'output del modello.

Anche quest'altro aspetto deriva dal fatto che nessuno lo aveva richiesto esplicitamente. In questo modo, abbiamo ottenuto l'apprendimento immediato basato sul contesto come caratteristica fondamentale degli attuali modelli di apprendimento automatico.


L'ingegneria dei prompt è uno degli elementi chiave dell'attuale paradigma dell'IA.

Uno degli aspetti più interessanti dell'ingegneria dei prompt è che la scalabilità dell'architettura Transformer per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni si è dimostrata una novità.

Così come le richieste possono ritorcersi contro di voi, il modo in cui esprimete ciò che volete che la macchina faccia può cambiare drasticamente ciò che viene fuori.

E qual è la cosa più interessante?

Il prompt non è una funzione sviluppata da esperti nel campo dell'intelligenza artificiale. Era una funzione in via di sviluppo. In breve, grazie allo sviluppo di questi enormi modelli di apprendimento automatico, il prompt è diventato un modo per far fare alla macchina ciò che le si chiede.

Nessuno ha chiesto questa funzione, è semplicemente accaduta!

Nella storia dell'intelligenza artificiale (AI), l'AI si è evoluta e omogeneizzata. Con l'introduzione dell'apprendimento automatico, il modo in cui svolgere un compito viene dedotto automaticamente dagli esempi. L'apprendimento profondo viene utilizzato per sviluppare le caratteristiche di alto livello utilizzate per la previsione e i modelli di base vengono utilizzati per sviluppare funzionalità ancora più avanzate, come l'apprendimento contestuale. Allo stesso tempo, l'apprendimento automatico omogeneizza gli algoritmi di apprendimento (ad esempio, la regressione logistica). L'apprendimento profondo omogeneizza le architetture dei modelli (ad esempio, le reti neurali convoluzionali) e i modelli di base omogeneizzano il modello stesso (ad esempio, GPT-3).

L'ingegnerizzazione dei prompt è un processo utilizzato nell'IA. Si tratta di convertire uno o più compiti in un insieme di dati basati su prompt che rappresentano un modello linguistico che viene poi addestrato ad apprendere.

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Conclusione

Il prompt engineering è un approccio importante per un'implementazione più efficace ed efficiente dei modelli di IA. Utilizzando il prompt engineering, le aziende possono garantire che i loro modelli di IA siano adattati ai loro requisiti specifici e funzionino in modo efficiente.

L'implementazione dei modelli di IA cambierà il mondo del lavoro: Molte attività manuali e ripetitive saranno automatizzate e il modo di lavorare delle aziende cambierà. Per cogliere i vantaggi dell'IA e prepararsi ai cambiamenti nel mondo del lavoro, le aziende devono implementare una strategia completa di gestione del cambiamento che garantisca che tutte le parti interessate siano preparate ai cambiamenti.

Diagramm der KI-Modellarchitektur