Top 6 Generative AI-færdigheder, der vil overlade din karriere

Top 6 Generative AI-færdigheder, der vil overlade din karriere

Tidsstempel: 11. marts 2024 kl. 8:02
Kildeknude: 2511119

Introduktion

Med potentiale til at tilføje $ 2.6 billioner til $ 4.4 billioner årligt til den globale økonomi, har Generative AI fundet vej til næsten alle brancher. Det revolutionerer den måde, virksomheder griber problemløsning, opfindsomhed og innovation på. Derfor er virksomheder på konstant udkig efter kandidater med Generative AI-færdigheder, der kan hjælpe dem med at forblive på forkant med teknologiske fremskridt. 

Overrasker du dine kolleger, mentorer og arbejdsgivere med dine innovative evner? Er det en passion for dig at lege med AI for at forme dens anvendelse til en ønsket opgave? Hvis dit svar er et ja til alle disse spørgsmål, er det nu, du skal gå ind i feltet med finpudsede færdigheder.  

Med ekspertise i Generative AI vil du være en kaptajn, der navigerer et skib gennem ukendt vand. Gad vide hvordan? Velkommen! Lad os guide dig gennem rejsen. 

6 Generative AI-færdigheder

Indholdsfortegnelse

Vækst i den generative AI-sektor

Generative AI's exceptionelle evner til at lette og udføre et utal af opgaver har bragt en revolution. Det er tydeligt af det store antal virksomheder, der implementerer dette specialiserede område af AI i indholdsskabelse, Natural Language Processing såsom udvikling af chatbots til kundesupport og interaktion, billedsyntese, kompleks problemløsning, dataforøgelse, kreativitetsforbedring, personalisering, forskning og mere.

Det har skabt masser af beskæftigelsesmuligheder for dygtige personer. Ifølge Global Workforce of the Future Report 2023 er ca 70 % af arbejderne arbejder i øjeblikket på generativ kunstig intelligens på deres arbejdsplads. Ud af disse er omkring halvdelen uden ekspertise på området. Desuden ser en procentdel så stor som 57% frem til at træne for at udføre deres arbejde effektivt. 

Fra en arbejdsgivers perspektiv vil Generative AI køre rundt 7% af det globale BNP (ifølge Goldman Sachs). Det er i stand til at løfte produktivitetsvæksten med 1.5 % inden for en periode på 10 år. 

Desuden mener arbejdsgiverne æra af nye job kræver ekspertise i Generativ AI for at tackle innovative udfordringer med et kreativt sind. Uanset dit ekspertiseområde, vil tilstedeværelsen af ​​færdigheder til at holde trit med de nye krav til at levere virksomhedsvækst gøre dig til den rigtige pasform i domænet.

Driver din overgang til Generative AI, vores kursus GenAI program vil hjælpe dig. Men hvordan? I stedet for blot at tro på ord, vil vi lære dig forskellige færdigheder, der vil bidrage til din udvikling, som undervises i vores kursus sammen med mere dybdegående viden. 

Læs også: Top 7 Generative AI-kurser at lave i 2024

Top 6 essentielle generative AI-færdigheder  

Lad os se på de bedste Generative AI-færdigheder, som du skal have for at gøre karriere inden for dette felt:

Hurtig teknik

Generativ AI er et kraftfuldt værktøj, men som ethvert værktøj har det brug for den rigtige instruktion for at fungere effektivt. Det er her, prompt engineering kommer ind i billedet. Lad os se på grundene til at være god til Prompt Engineering, hvis du ønsker at gøre karriere inden for Generativ AI:

Oplåsningspotentiale

Generative AI-modeller er komplekse, og deres output kan variere meget. Hurtig ingeniørarbejde fungerer som broen, så du kan lave instruktioner, der guider AI mod det ønskede resultat, uanset om det er kreative tekstformater, specifikke kunstneriske stilarter eller informative opsummeringer af data.

Præcision og kontrol

Uden ordentlige prompter kan generativ AI producere irrelevante eller unøjagtige resultater. Hurtig ingeniørarbejde giver dig mulighed for at finjustere dine anmodninger, hvilket sikrer, at AI leverer præcis det, du har brug for.

Effektivitet og klarhed

Effektive prompter kan reducere trial-and-error-processen betydeligt. Ved klart at kommunikere din hensigt får du de resultater, du ønsker, med færre forsøg, hvilket sparer tid og ressourcer.

Adressering af Bias

Generative AI-modeller trænes på massive datasæt, som nogle gange kan indeholde skævheder. Hurtig konstruktion giver dig mulighed for at afbøde disse skævheder ved at styre AI'en væk fra uønskede output og bede om retfærdige og afbalancerede resultater.

Læs denne blog for at vide alt om Prompt Engineering!

Finjustering

Finjustering er en afgørende færdighed i generativ AI af flere grunde:

specialisering

Generative fortrænede modeller er kraftfulde, men til generelle formål. Finjustering giver dig mulighed for at specialisere en model til en bestemt opgave eller domæne. Forestil dig en foruddannet model som en talentfuld kunstner, der kan male forskellige ting. Finjustering er som at give dem specifikke instruktioner og eksempler på en bestemt stil, såsom portrætter, for at forbedre deres resultater på det område.

Forbedret ydeevne

Finjustering kan forbedre nøjagtigheden og kvaliteten af ​​de output, der genereres af en model, markant. Ved at fokusere modellen på et specifikt domæne lærer den forviklingerne og nuancerne af dette område, hvilket fører til mere relevante og virkningsfulde resultater.

Reduceret træningstid

At træne en generativ AI-model fra bunden kan være ekstremt tidskrævende og ressourcekrævende. Finjustering udnytter den forudtrænede viden om en stor model og skræddersyer den til dine specifikke behov. Dette reducerer den træningstid, der kræves for at opnå gode resultater markant.

Tilpasningsevne

Området for generativ AI udvikler sig konstant. Finjustering giver dig mulighed for at tilpasse eksisterende modeller til nye opgaver og udfordringer, efterhånden som de dukker op. Denne smidighed er afgørende for at være på forkant med kurven i dette hastigt udviklende felt.

Analogi i finjustering

Forestil dig, at du bygger en racerbil. Du kan købe en kraftig motorblok (den præ-trænede model), men for at vinde løb skal du finjustere den med specialiserede dele (finjusteringsproces) som en højtydende transmission og aerodynamisk karrosseri. Denne tilpasning gør det muligt for motoren at præstere på sit højeste til de specifikke krav til racerløb.

I generativ kunstig intelligens er finjustering den tilpasning, der låser op for det sande potentiale af en fortrænet model til dine specifikke behov.

Læs også: Udnyttelse af NLP-superkræfter: En trin-for-trin-tutorial til finjustering af ansigter

RAG Bygning

RAG-bygningen, som står for Retrieval-Augmented Generation, er et voksende færdighedssæt, der er vigtigt af flere årsager i verden af ​​Generative AI:

Styrk din AI med Real-World Info

Forestil dig, at din generative AI er en forfatter med en levende fantasi, men nogle gange har de brug for noget faktuelt grundlag. RAG-bygning bygger bro over kløften ved at give dig mulighed for at integrere informationssøgning fra den virkelige verden i genereringsprocessen. Dette sikrer, at din AI's kreationer ikke bare er fantastiske, men også funderet i virkeligheden.

Øg nøjagtighed og relevans

Uden RAG-bygning kan AI-genereret indhold komme af sporet. Ved at inkorporere relevant informationssøgning styrer du din AI mod at skabe mere nøjagtige og direkte output. Tænk på det som at give din forfatter adgang til et gigantisk bibliotek til forskning – deres historier bliver så meget desto rigere for det!

Mere kreativ frihed

RAG-bygningen kan åbne døre til nye kreative muligheder. Ved at kombinere faktasøgning med fantasifuld generering kan du skabe unikke indholdsformater som digte baseret på historiske begivenheder eller fiktive nyhedsartikler. Det er som at give din forfatter en kasse med historiske ting og fantastiske elementer at lege med, så deres kreativitet svæver!

Effektivitet og personalisering

RAG-bygning kan strømline generationsprocessen. Ved at give relevant information på forhånd kan du guide AI i den rigtige retning, hvilket reducerer behovet for flere forsøg og redigeringer. Det er som at give din skribent en klar brief i stedet for, at de skal gætte, hvad du vil have – hurtigere resultater og indhold skræddersyet til dine behov!

Læs også: Hvordan bygger man en RAG-rørledning med LLama-indekset?

LLMOPS

LLMOPS, forkortelse for Large Language Model Operations, er praksis med at administrere og vedligeholde store sprogmodeller (LLM'er) i en produktionsindstilling. Det er i bund og grund pitbesætningen til din AI-racerbil, der sikrer, at den kører jævnt og leverer topydelse i den generative AI-verden. Lad os se på vigtigheden af ​​LLMOPS som en generativ AI-færdighed:

Hold din AI kørende

LLMOps udstyrer dig med færdigheder til at overvåge, vedligeholde og fejlfinde LLM'er. Du kan identificere problemer som skævheder i output, ydeevneflaskehalse eller datafejl og tage korrigerende handlinger for at holde din AI kørende optimalt. Forestil dig, at din LLM er en kompleks racerbil – LLMOps sørger for, at den altid er tunet op og undgår sammenbrud.

Optimering af ydeevne

LLMOps hjælper dig med at finjustere din LLM for maksimal effektivitet og nøjagtighed. Du kan analysere ressourceforbrug, identificere områder til forbedring og justere konfigurationer for at sikre, at LLM'en bruger sin magt effektivt. Det er som at justere motoren på din racerbil for at barbere millisekunder fra omgangstider.

Data Management

LLM'er er data-hungrende bæster. LLMOPS hjælper dig med at administrere og optimere datapipelines. Du kan sikre, at LLM er trænet med relevante data af høj kvalitet, så du undgår ineffektivitet og spildte ressourcer. Det er som at sørge for, at dit pitbesætning effektivt giver racerbilen brændstof, uden at spilde en dråbe!

Bias Detection og Mitigation

LLM'er kan arve skævheder fra de data, de er trænet på. LLMOps udstyrer dig med værktøjerne til at opdage og afbøde disse skævheder, hvilket sikrer, at dine AI-output er retfærdige og etiske. Det er som at sørge for, at din racerbil kører rent uden nogen uretfærdige fordele i konkurrencen.

Skalerbarhed og omkostningsstyring

Efterhånden som din brug af LLM'er vokser, hjælper LLMOps dig med at skalere dine operationer effektivt. Du kan administrere omkostninger, optimere ressourceallokering og sikre, at din AI vokser jævnt uden at bryde banken. Det er som at udvide dit pitbesætning til at håndtere et multi-bil team, alt imens du holder øje med budgettet!

Mestre de komplekse koncepter af LLMOPS med vores Generative AI Pinnacle-program!

kvantisering

I Generativ AI er kvantisering en teknik til at strømline kraftfulde generative modeller for at gøre dem mere effektive og tilgængelige. Forestil dig, at du har en kæmpe, kraftfuld maskine, der kan skabe fantastiske kunstværker (den generative model), men den er for omfangsrig og dyr at bruge overalt (stor filstørrelse og høje krav til processorkraft). Kvantisering er som at tage den maskine og lave en mere kompakt, effektiv version, der stadig kan give smukke resultater.

Lad os se på vigtigheden af ​​kvantisering som en generativ AI-færdighed:

Kvantisering reducerer størrelsen af ​​en generativ AI-model ved at konvertere dens interne beregninger fra komplekse tal med høj præcision til simplere, mindre præcise. Tænk på det som at reducere den omfangsrige maskine til en mere bærbar version.

Hurtigere på lodtrækningen

Ved at bruge enklere beregninger kører kvantiserede modeller hurtigere på enheder med mindre processorkraft. Dette giver dig mulighed for at implementere generativ AI på mobiltelefoner, bærbare computere og endda internetforbundne enheder i kanten af ​​netværket, hvilket gør dem mere tilgængelige til brug i realtid. Forestil dig, at kunstmaskinen kan arbejde på et mindre bord eller endda ude i marken, ikke kun på en kæmpe fabrik.

Opstart af effektivitet

Reduceret modelstørrelse og hurtigere behandling fører til lavere strømforbrug. Dette er afgørende for batteridrevne enheder og for storskala implementeringer, hvor energieffektivitet er et stort problem. Forestil dig, at kunstmaskinen har brug for mindre strøm for at køre, sparer på omkostningerne og er mere miljøvenlig.

Åbning af døre til nye applikationer

Ved at gøre generative AI-modeller mindre og hurtigere, åbner kvantisering døre til nye og spændende applikationer. Forestil dig at bruge en bærbar kunstmaskine til at skabe brugerdefinerede designs i farten, generere billeder til sociale medier i realtid eller endda personliggøre videospilfigurer på din telefon.

Der er dog en afvejning

  • Afbalancering af kvalitet og effektivitet: Kvantisering kan nogle gange føre til et lille fald i kvaliteten af ​​de genererede output. Nøglen er at finde den rigtige balance mellem effektivitet og nøjagtighed til din specifikke applikation. Forestil dig, at den kompakte kunstmaskine måske ikke er i stand til at skabe kunstværker med helt samme detaljeringsgrad som den originale maskine, men den kan stadig producere imponerende resultater.

Vil du blive ekspert i kvantisering? Udforsk vores Generative AI Pinnacle-program i dag!

AI-appbygning

AI App Building i Generativ AI er processen med at tage kraftfulde generative modeller og omdanne dem til brugervenlige applikationer. Det er som at tage den komplekse motor i en racerbil og designe en bil omkring den, hvilket gør den kraft tilgængelig og brugbar for almindelige mennesker.

Hvorfor AI App Building er en vigtig generativ AI-færdighed?

Bridging the Gap

Generative AI-modeller er ofte komplekse og kræver teknisk ekspertise at bruge. AI App Building giver dig mulighed for at bygge bro over dette hul ved at skabe grænseflader, der gør disse modeller tilgængelige for et bredere publikum. Forestil dig at have et kraftfuldt værktøj gemt væk i et støvet værksted – AI App Building er som at bygge en brugervenlig grænseflade, så alle kan bruge den til at skabe fantastiske ting.

Oplåsningspotentiale

Generative AI-modeller har et stort potentiale for forskellige applikationer, men uden brugervenlige grænseflader forbliver dette potentiale uudnyttet. AI App Building giver dig mulighed for at frigøre dette potentiale ved at skabe apps, der imødekommer specifikke behov. Forestil dig at have en ny videnskabelig opdagelse med uendelige muligheder, men ingen måde at anvende den på – AI App Building er som at skabe værktøjer og enheder til at sætte denne opdagelse i brug på forskellige områder.

Specialisering og kreativitet

AI App Building giver dig mulighed for at specialisere dig i at skabe generative AI-apps til specifikke formål. Du kan designe apps til kreative opgaver som musikgenerering eller billedredigering eller til mere praktiske applikationer som dataanalyse eller personlig læring. Forestil dig at bruge den samme motor til at bygge en racerbil, en elegant sportsvogn eller endda en kraftfuld lastbil – mulighederne er uendelige!

Øget værdi

På arbejdsmarkedet gør evnen til ikke kun at forstå generativ AI, men også at bygge praktiske applikationer med det, dig til et meget mere værdifuldt aktiv. Forestil dig at være ekspert i motorer, men også være i stand til at designe forskellige køretøjer. Det er den slags kant, AI App Building giver dig inden for det generative AI-felt.

Fremtidssikre dine færdigheder

I takt med at generativ AI fortsætter med at udvikle sig, vil evnen til at bygge apps være afgørende for at forblive relevant. Du vil være i stand til at tilpasse dine færdigheder til nye modeller og teknologier, hvilket sikrer, at din karriere forbliver på forkant. Forestil dig at være en mekaniker, der ikke kun kan reparere gamle biler, men også tilpasse deres færdigheder til at vedligeholde og udvikle fremtidige elbiler.

Konklusion 

Betydningen af ​​Generativ AI i industrier indebærer behovet for effektive færdigheder hos individer, der brænder for AI. At opnå det samme har ikke kun en tendens til at øge beskæftigelsesmulighederne hos toprangerede virksomheder, men har også potentiale for lønstigninger. 

Vores Gen AI Pinnacle Program overstråler ved at opfylde de grundlæggende kriterier for at formidle viden fra brancheeksperter og tilføje nøgleelementer for at personliggøre læringsrejsen. Vi tilbyder 1:1 mentorskab med de Generative AI-eksperter og giver mulighed for at lære mere end 26 Gen AI-værktøjer og -biblioteker. Vi fokuserer på at fjerne begrænsningen for at holde fast i en specifik færdighed eller specialisering. Vi giver dig mulighed for at udforske generativ kunstig intelligens og tilbyder 10+ nye projekter og 15+ opgaver til din praktiske træning. 

Du er velkommen til at kontakte os for at få personlig feedback og en køreplan for din rejse til at blive det nye og bedste navn i branchen. 

Tidsstempel:

Mere fra Analyse Vidhya