Top 6 Generative AI Skills That Will Supercharge Your Career

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Sissejuhatus

Võimalusega lisada $ 2.6 triljonit kuni $ 4.4 triljonini Generative AI on igal aastal maailmamajandusse jõudnud peaaegu igasse tööstusharusse. See muudab pöörde viisi, kuidas ettevõtted lähenevad probleemide lahendamisele, leidlikkusele ja innovatsioonile. Sellest tulenevalt otsivad ettevõtted pidevalt kandidaate, kellel on generatiivse AI oskused, mis võiksid aidata neil püsida tehnoloogiliste edusammude eesliinil.

Kas üllatate oma kolleege, juhendajaid ja tööandjaid oma uuenduslike võimetega? Kas tehisintellektiga mängimine selle rakenduse soovitud ülesande täitmiseks kujundamiseks on teie jaoks kirg? Kui vastus kõigile neile küsimustele on jaatav, siis nüüd on õige aeg astuda välja lihvitud oskustega.

Generatiivse tehisintellektiga seotud teadmistega saate kapteniks, kes navigeerib laeval läbi kaardistamata vee. Huvitav, kuidas? Tere tulemast! Juhendame teid läbi teekonna.

Sisukord

Kasv generatiivse AI sektoris

Generative AI erakordsed võimed lugematute ülesannete hõlbustamiseks ja täitmiseks on toonud kaasa revolutsiooni. Seda näitab suur hulk ettevõtteid, kes kasutavad seda spetsialiseeritud AI valdkonda sisu loomisel, loomuliku keele töötlemisel, näiteks vestlusrobotite väljatöötamisel klienditoe ja suhtluse jaoks, piltide süntees, keerukate probleemide lahendamine, andmete täiendamine, loovuse suurendamine, isikupärastamine, uurimistöö ja rohkem.

See on loonud palju töövõimalusi kvalifitseeritud inimestele. 2023. aasta globaalse tuleviku tööjõu aruande kohaselt umbes 70% töötajatest töötavad praegu oma töökohal generatiivse tehisintellektiga. Umbes pooltel neist ei ole selles valdkonnas asjatundlikkust. Veelgi enam, 57% protsent ootab koolitust, et oma tööd tõhusalt teha.

Tööandja vaatenurgast hakkab Generative AI liikuma 7% maailma SKTst (Goldman Sachsi andmetel). See on võimeline tõstma tootlikkuse kasvu 1.5% 10 aasta jooksul.

Veelgi enam, tööandjad usuvad ajastut uued töökohad nõuab teadmisi generatiivse AI alal, et tulla toime uuenduslike väljakutsetega loova meelega. Sõltumata teie pädevusvaldkonnast muudavad ettevõtte kasvu tagamiseks vajalike uute nõuetega sammu pidamiseks vajalikud oskused teid selles valdkonnas sobivaks.

Meie kursus Generatiivsele AI-le ülemineku juhtimine GenAI programm aitab teid. Aga kuidas? Pelgalt sõnade uskumise asemel õpetame Sulle erinevaid Sinu arengule kaasaaitavaid oskusi, mida meie kursusel koos põhjalikumate teadmistega õpetame.

Samuti loe: 7. aasta viis parimat generatiivset AI kursust

6 parimat generatiivse AI oskust

Vaatame parimaid generatiivse AI oskusi, mis teil selles valdkonnas karjääri tegemiseks vaja on:

Kiire inseneritöö

Generatiivne AI on võimas tööriist, kuid nagu iga tööriist, vajab see tõhusaks töötamiseks õigeid juhiseid. Siin tulebki appi kiire inseneritöö. Vaatame põhjuseid, miks olla Prompt Engineeringis hea, kui soovite teha karjääri generatiivses tehisintellektis:

Potentsiaali vabastamine

Generatiivsed AI mudelid on keerulised ja nende väljundid võivad olla väga erinevad. Kiire projekteerimine toimib sillana, võimaldades koostada juhiseid, mis suunavad tehisintellekti soovitud tulemuseni, olgu selleks siis loomingulised tekstivormingud, konkreetsed kunstistiilid või informatiivsed andmete kokkuvõtted.

Täpsus ja kontroll

Ilma korralike viipadeta võib generatiivne AI anda ebaolulisi või ebatäpseid tulemusi. Kiire projekteerimine annab teile võimaluse oma taotlusi täpsustada, tagades, et AI pakub täpselt seda, mida vajate.

Tõhusus ja selgus

Tõhusad juhised võivad katse-eksituse protsessi oluliselt vähendada. Oma kavatsusest selgelt teatades saavutate soovitud tulemused vähemate katsetega, säästes aega ja ressursse.

Addressing Bias

Generatiivseid AI-mudeleid treenitakse tohutute andmekogumite põhjal, mis võivad mõnikord sisaldada eelarvamusi. Kiire projekteerimine võimaldab teil neid eelarvamusi leevendada, juhtides tehisintellekti soovimatutest väljunditest eemale ning aidates saavutada õiglasi ja tasakaalustatud tulemusi.

Lugege seda ajaveebi, et saada kõike Prompt Engineeringist teada!

Peenhäälestus

Peenhäälestus on generatiivse tehisintellekti jaoks ülioluline oskus mitmel põhjusel:

Spetsialiseerumine

Generatiivsed eelkoolitatud mudelid on võimsad, kuid üldotstarbelised. Peenhäälestus võimaldab spetsialiseeruda mudelile konkreetse ülesande või domeeni jaoks. Kujutage ette eelkoolitatud modelli kui andekat kunstnikku, kes suudab maalida mitmesuguseid asju. Peenhäälestus on nagu konkreetsete juhiste ja näidete andmine konkreetse stiili kohta, näiteks portreed, et parandada nende tulemusi selles valdkonnas.

Parem jõudlus

Peenhäälestus võib märkimisväärselt parandada mudeli genereeritud väljundite täpsust ja kvaliteeti. Keskendudes mudelile konkreetsele domeenile, õpib see tundma selle valdkonna keerukust ja nüansse, mis viib asjakohasemate ja mõjuvamate tulemusteni.

Vähendatud koolitusaeg

Generatiivse AI mudeli nullist väljaõpetamine võib olla äärmiselt aeganõudev ja ressursimahukas. Peenhäälestus kasutab suure mudeli eelkoolitatud teadmisi ja kohandab seda teie konkreetsetele vajadustele. See vähendab oluliselt heade tulemuste saavutamiseks kuluvat treeninguaega.

Kohanemisvõime

Generatiivse AI valdkond areneb pidevalt. Peenhäälestus annab teile võimaluse kohandada olemasolevaid mudeleid uute ülesannete ja väljakutsetega, kui need ilmnevad. See väledus on selles kiiresti arenevas valdkonnas kurvi ees püsimiseks hädavajalik.

Analoogia peenhäälestuses

Kujutage ette, et ehitate võidusõiduautot. Saate osta võimsa mootoriploki (eelkoolitatud mudel), kuid võistluste võitmiseks peate selle spetsiaalsete osadega (peenhäälestusprotsess) viimistlema, nagu suure jõudlusega jõuülekanne ja aerodünaamiline kere. See kohandamine võimaldab mootoril töötada oma tipptasemel vastavalt võidusõidu konkreetsetele nõudmistele.

Generatiivses tehisintellektis on peenhäälestus kohandamine, mis avab eelkoolitatud mudeli tõelise potentsiaali teie konkreetsete vajaduste jaoks.

Samuti loe: NLP supervõimete rakendamine: samm-sammuline näo kallistamise õpetus

RAG hoone

RAG-i hoone, mis tähistab sõna Retrieval-Augmented Generation, on kasvav oskuste kogum, mis on generatiivse AI maailmas oluline mitmel põhjusel.

Täiendage oma tehisintellekti reaalse maailma teabega

Kujutage ette, et teie generatiivne tehisintellekt on elava kujutlusvõimega kirjanik, kuid mõnikord vajavad nad faktipõhist alust. RAG-i ehitamine ületab lõhe, võimaldades teil integreerida reaalse maailma teabeotsingu genereerimisprotsessi. See tagab, et teie tehisintellekti looming pole mitte ainult fantastiline, vaid ka reaalsusel põhinev.

Suurendage täpsust ja asjakohasust

Ilma RAG-i loomiseta võib AI-ga loodud sisu rajalt kõrvale kalduda. Asjakohase teabe hankimise kaasamisega suunate oma tehisintellekti täpsemate ja täpsemate väljundite loomise suunas. Mõelge sellele nagu anda oma kirjanikule juurdepääs hiiglaslikule raamatukogule uurimistööks – nende lood on selle eest veelgi rikkamad!

Rohkem loomingulist vabadust

RAG hoone võib avada uksed uutele loomingulistele võimalustele. Kombineerides faktide otsimise kujutlusvõimelise genereerimisega, saate luua unikaalseid sisuvorminguid, näiteks ajaloosündmustel põhinevaid luuletusi või väljamõeldud uudisteartikleid. See on nagu anda oma kirjanikule kast ajaloolisi näpunäiteid ja fantastilisi elemente, millega mängida, lastes nende loovusel tõusta!

Tõhusus ja isikupärastamine

RAG hoone võib genereerimisprotsessi sujuvamaks muuta. Esitades asjakohast teavet, saate AI-d õiges suunas juhtida, vähendades vajadust mitme katse ja muudatuste järele. See on nagu anda kirjanikule selge ülevaade, selle asemel, et ta peaks arvama, mida soovite – kiiremad tulemused ja teie vajadustele kohandatud sisu!

Samuti loe: Kuidas ehitada LLama indeksiga RAG torujuhe?

LLMOps

LLMOps, lühend sõnadest Large Language Model Operations, on suurte keelemudelite (LLM) haldamise ja hooldamise tava tootmiskeskkonnas. See on sisuliselt teie tehisintellekti võidusõiduauto boksimeeskond, kes tagab selle sujuva töö ja parima jõudluse generatiivses tehisintellekti maailmas. Vaatame LLMOpsi tähtsust generatiivse AI oskusena:

AI tõrgeteta töötamine

LLMOps annab teile oskused LLM-ide jälgimiseks, hooldamiseks ja tõrkeotsinguks. Saate tuvastada probleeme, nagu väljundite nihked, jõudluse kitsaskohad või andmevead, ja võtta parandusmeetmeid, et hoida oma tehisintellekt optimaalselt töös. Kujutage ette, et teie LLM on keeruline võidusõiduauto – LLMOps tagab, et see on alati häälestatud ja väldib rikkeid.

Toimivuse optimeerimine

LLMOps aitab teil LLM-i peenhäälestada, et saavutada maksimaalne tõhusus ja täpsus. Saate analüüsida ressursikasutust, tuvastada parendusvaldkonnad ja kohandada konfiguratsioone, et tagada LLM-i võimsuse tõhus kasutamine. See on nagu võidusõiduauto mootori häälestamine, et ringiaegadest millisekundeid maha ajada.

Andmehaldus

LLM-id on andmenäljas loomad. LLMOps aitab teil hallata ja optimeerida andmekonveierid. Saate tagada, et LLM-i koolitatakse kvaliteetsete ja asjakohaste andmetega, vältides ebatõhusust ja ressursside raiskamist. See on nagu veendumine, et teie boksimeeskond toidab võidusõiduautot tõhusalt, mitte ei pillata maha!

Eelarvamuste tuvastamine ja leevendamine

LLM-id võivad pärida eelarvamusi nende andmete põhjal, mille kohta nad on koolitatud. LLMOps varustab teid tööriistadega nende eelarvamuste tuvastamiseks ja leevendamiseks, tagades, et teie tehisintellekti väljundid on õiglased ja eetilised. See on nagu veendumine, et teie võidusõiduauto sõidab puhtalt, ilma ebaausate eelisteta konkurentsis.

Skaleeritavus ja kulude juhtimine

Kuna teie LLM-ide kasutamine kasvab, aitab LLMOps teil oma toiminguid tõhusalt skaleerida. Saate hallata kulusid, optimeerida ressursside jaotamist ja tagada, et teie tehisintellekt kasvab sujuvalt ilma panka rikkumata. See on nagu oma boksimeeskonna laiendamine, et saaksite hakkama mitme autoga meeskonnaga, hoides samal ajal eelarvel silma peal!

Õppige LLMOpsi keerulisi kontseptsioone meie Generative AI Pinnacle programmiga!

Kvantiseerimine

Generatiivses tehisintellektis on kvantimine meetod võimsate generatiivsete mudelite sujuvamaks muutmiseks, et muuta need tõhusamaks ja juurdepääsetavamaks. Kujutage ette, et teil on hiiglaslik võimas masin, mis suudab luua hämmastavaid kunstiteoseid (generatiivne mudel), kuid see on kõikjal kasutamiseks liiga mahukas ja kallis (suur failimaht ja kõrged töötlemisvõimsuse nõuded). Kvantimine on nagu selle masina võtmine ja kompaktsema, tõhusama versiooni tegemine, mis võib siiski anda ilusaid tulemusi.

Vaatame kvantiseerimise kui generatiivse AI oskuse tähtsust:

Kvantimine vähendab generatiivse AI mudeli suurust, teisendades selle sisemised arvutused keerukatest ülitäpsetest arvudest lihtsamateks ja väiksema täpsusega arvudeks. Mõelge sellele kui mahuka masina suuruse vähendamisele kaasaskantavamaks versiooniks.

Loosimisel kiiremini

Lihtsamate arvutuste abil töötavad kvantiseeritud mudelid väiksema töötlemisvõimsusega seadmetes kiiremini. See võimaldab teil juurutada generatiivset AI-d mobiiltelefonides, sülearvutites ja isegi Interneti-ühendusega seadmetes võrgu servas, muutes need reaalajas kasutamiseks paremini juurdepääsetavaks. Kujutage ette, et kunstimasin suudab töötada väiksema laua peal või isegi põllul, mitte ainult hiiglaslikus tehases.

Tõhususe suurendamine

Mudeli väiksem suurus ja kiirem töötlemine vähendavad energiatarbimist. See on ülioluline akutoitega seadmete ja suuremahuliste kasutuselevõtu puhul, kus energiatõhusus on suur probleem. Kujutage ette, et kunstimasin vajab töötamiseks vähem elektrit, säästab kulusid ja on keskkonnasõbralikum.

Uste avamine uutele rakendustele

Tehes generatiivseid AI mudeleid väiksemaks ja kiiremaks, avab kvantimine uksed uutele ja põnevatele rakendustele. Kujutage ette, et kasutate kaasaskantavat kunstimasinat, et luua kohandatud kujundusi lennult, luua pilte sotsiaalmeedia postituste jaoks reaalajas või isegi isikupärastada oma telefoni videomängutegelasi.

Siiski on kompromiss

Kvaliteedi ja tõhususe tasakaalustamine: Kvantimine võib mõnikord põhjustada genereeritud väljundite kvaliteedi mõningast langust. Võti on leida õige tasakaal tõhususe ja täpsuse vahel teie konkreetse rakenduse jaoks. Kujutage ette, et kompaktne kunstimasin ei pruugi olla võimeline looma algse masinaga üsna sama detailsusega kunstiteoseid, kuid see võib siiski anda muljetavaldavaid tulemusi.

Kas soovite saada kvantiseerimise eksperdiks? Tutvuge meie generatiivse AI Pinnacle programmiga juba täna!

AI rakenduste loomine

AI rakenduste loomine generatiivses AI-s on protsess, mille käigus võetakse võimsaid generatiivseid mudeleid ja muudetakse need kasutajasõbralikeks rakendusteks. See on nagu võidusõiduauto keeruka mootori võtmine ja selle ümber auto kujundamine, muutes selle võimsuse igapäevastele inimestele kättesaadavaks ja kasutatavaks.

Miks on tehisintellekti rakenduste loomine hädavajalik generatiivne AI oskus?

Lõhe ületamine

Generatiivsed AI mudelid on sageli keerulised ja nõuavad nende kasutamiseks tehnilisi teadmisi. AI App Building võimaldab teil seda lõhet ületada, luues liidesed, mis muudavad need mudelid kättesaadavaks laiemale publikule. Kujutage ette, et tolmuses töökojas on peidus võimas tööriist – AI App Building on nagu kasutajasõbraliku liidese loomine, et igaüks saaks seda kasutada hämmastavate asjade loomiseks.

Potentsiaali vabastamine

Generatiivsetel AI mudelitel on tohutu potentsiaal erinevate rakenduste jaoks, kuid ilma kasutajasõbralike liidesteta jääb see potentsiaal kasutamata. AI App Building võimaldab teil selle potentsiaali avada, luues rakendusi, mis vastavad konkreetsetele vajadustele. Kujutage ette, et teil on uus teadusavastus, millel on lõputud võimalused, kuid puudub võimalus seda rakendada – AI rakenduste loomine on nagu tööriistade ja seadmete loomine, et see avastus erinevates valdkondades tööle panna.

Spetsialiseerumine ja loovus

AI App Building võimaldab teil spetsialiseeruda spetsiifilistel eesmärkidel generatiivsete AI-rakenduste loomisele. Saate kujundada rakendusi loominguliste ülesannete jaoks, nagu muusika genereerimine või pilditöötlus, või praktilisemate rakenduste jaoks, nagu andmeanalüüs või isikupärastatud õpe. Kujutage ette, et kasutate sama mootorit võidusõiduauto, elegantse sportauto või isegi võimsa veoauto ehitamiseks – võimalused on lõputud!

Suurenenud väärtus

Võimalus mitte ainult mõista generatiivset AI-d, vaid ka luua sellega praktilisi rakendusi muudab tööturul teid palju väärtuslikumaks varaks. Kujutage ette, et olete mootorite ekspert, kuid suudate ka erinevaid sõidukeid kujundada. Just sellise eelise pakub AI App Building teile generatiivses AI valdkonnas.

Tulevikukindel oma oskused

Kuna generatiivne AI areneb jätkuvalt, on rakenduste loomise võimalus asjakohasuse säilitamiseks ülioluline. Saate kohandada oma oskusi uute mudelite ja tehnoloogiatega, tagades, et teie karjäär püsib tipptasemel. Kujutage ette, et olete mehaanik, kes ei saa mitte ainult vanu autosid parandada, vaid ka kohandada oma oskusi tulevaste elektrisõidukite hooldamiseks ja arendamiseks.

Järeldus

Generatiivse tehisintellekti tähtsus tööstusharudes eeldab, et tehisintellekti vastu kirglikel inimestel on vaja tõhusaid oskusi. Sama saavutamine ei suurenda mitte ainult töövõimalusi tipptasemel ettevõtetes, vaid sellel on ka potentsiaali palgatõusuks.

Meie Gen AI Pinnacle programm paistab silma, täites põhikriteeriumid, milleks on valdkonnaekspertidelt teadmiste edastamine ja õppeteekonna isikupärastamiseks põhielementide lisamine. Pakume 1:1 mentorlust Generative AI ekspertidega ja anname võimaluse õppida rohkem kui 26 põlvkonna AI tööriista ja teeki. Keskendume konkreetse oskuse või spetsialiseerumise piirangu kaotamisele. Võimaldades teil avastada generatiivse AI avarust, pakume teie praktiliseks koolituseks 10+ uut projekti ja 15+ ülesannet.

Võtke meiega julgelt ühendust, et saada isikupärastatud tagasisidet ja tegevuskava oma teekonnal, et saada valdkonna uueks ja parimaks nimeks.