Introductie
Met de mogelijkheid om toe te voegen $ 2.6 biljoen tot $ 4.4 biljoen Jaarlijks aan de wereldeconomie heeft generatieve AI zijn weg gevonden naar bijna elke sector. Het zorgt voor een revolutie in de manier waarop bedrijven probleemoplossing, inventiviteit en innovatie benaderen. Bedrijven zijn daarom voortdurend op zoek naar kandidaten met generatieve AI-vaardigheden die hen kunnen helpen voorop te blijven lopen op het gebied van technologische vooruitgang.
Verbaas jij je collega’s, mentoren en werkgevers met jouw innovatieve vermogen? Is spelen met AI om de toepassing ervan te vormen naar een gewenste taak een passie voor jou? Als je antwoord op al deze vragen ja is, is dit het moment om met verfijnde vaardigheden het veld te betreden.
Met expertise in generatieve AI ben jij een kapitein die een schip door onbekend water navigeert. Vraagt u zich af hoe? Welkom! Laat ons u door de reis begeleiden.
Inhoudsopgave
Groei in de generatieve AI-sector
De uitzonderlijke capaciteiten van generatieve AI om een groot aantal taken te vereenvoudigen en uit te voeren, hebben een revolutie teweeggebracht. Dit blijkt duidelijk uit het grote aantal bedrijven dat dit gespecialiseerde gebied van AI inzet bij het creëren van inhoud en natuurlijke taalverwerking, zoals het ontwikkelen van chatbots voor klantenondersteuning en interactie, beeldsynthese, het oplossen van complexe problemen, datavergroting, verbetering van creativiteit, personalisatie, onderzoek en meer.
Het heeft veel werkgelegenheid opgeleverd voor geschoolde mensen. Volgens het Global Workforce of the Future Report 2023 ongeveer 70% van de werknemers werkt momenteel op hun werkplek aan generatieve AI. Hiervan heeft ongeveer de helft geen expertise op dit gebied. Bovendien kijkt een percentage van maar liefst 57% uit naar een opleiding om hun werk efficiënt uit te kunnen voeren.
Vanuit werkgeversperspectief zal generatieve AI rondrijden 7% van het mondiale bbp (volgens Goldman Sachs). Het is in staat om de productiviteitsgroei binnen een periode van 1.5 jaar met 10% te verhogen.
Bovendien geloven werkgevers in het tijdperk van nieuwe banen vereist expertise op het gebied van generatieve AI om innovatieve uitdagingen met een creatieve geest aan te pakken. Ongeacht uw vakgebied, de aanwezigheid van vaardigheden om gelijke tred te houden met de nieuwe vereisten om bedrijfsgroei te realiseren, zorgt ervoor dat u goed in het domein past.
Uw transitie naar generatieve AI stimuleren, onze cursus GenAI-programma zal je helpen. Maar hoe? In plaats van alleen maar woorden te geloven, leren we je verschillende vaardigheden die zullen bijdragen aan je ontwikkeling, die je in onze cursus aanleert samen met meer diepgaande kennis.
Lees ook: Top 7 generatieve AI-cursussen om te doen in 2024
Top 6 essentiële generatieve AI-vaardigheden
Laten we eens kijken naar de belangrijkste generatieve AI-vaardigheden die je nodig hebt om carrière te maken op dit gebied:
Snelle techniek
Generatieve AI is een krachtig hulpmiddel, maar heeft, net als elk ander hulpmiddel, de juiste instructie nodig om effectief te kunnen werken. Dat is waar prompt engineering om de hoek komt kijken. Laten we eens kijken naar de redenen om goed te zijn in Prompt Engineering, als je carrière wilt maken in Generatieve AI:
Potentieel ontsluiten
Generatieve AI-modellen zijn complex en hun output kan sterk variëren. Snelle engineering fungeert als brug, waardoor u instructies kunt maken die de AI naar het gewenste resultaat leiden, of het nu gaat om creatieve tekstformaten, specifieke artistieke stijlen of informatieve samenvattingen van gegevens.
Precisie en controle
Zonder de juiste aanwijzingen kan generatieve AI irrelevante of onnauwkeurige resultaten opleveren. Snelle engineering stelt u in staat uw verzoeken te verfijnen, zodat de AI precies levert wat u nodig heeft.
Efficiëntie en duidelijkheid
Effectieve prompts kunnen het proces van vallen en opstaan aanzienlijk verkorten. Door uw intentie duidelijk te communiceren, krijgt u met minder pogingen de gewenste resultaten, waardoor u tijd en middelen bespaart.
Vooroordelen aanpakken
Generatieve AI-modellen worden getraind op enorme datasets, die soms vooroordelen kunnen bevatten. Met snelle engineering kunt u deze vooroordelen verminderen door de AI weg te sturen van ongewenste resultaten en te stimuleren tot eerlijke en evenwichtige resultaten.
Lees deze blog en kom alles te weten over Prompt Engineering!
Scherpstellen
Scherpstellen is om verschillende redenen een cruciale vaardigheid in generatieve AI:
Specialisatie
Generatieve, vooraf getrainde modellen zijn krachtig maar algemeen toepasbaar. Door te verfijnen kunt u een model specialiseren voor een bepaalde taak of domein. Stel je een voorgetraind model voor als een getalenteerde kunstenaar die verschillende dingen kan schilderen. Verfijnen is hetzelfde als het geven van specifieke instructies en voorbeelden over een bepaalde stijl, zoals portretten, om hun resultaten op dat gebied te verbeteren.
Verbeterde prestatie
Door fijnafstemming kan de nauwkeurigheid en kwaliteit van de door een model gegenereerde output aanzienlijk worden verbeterd. Door het model op een specifiek domein te richten, leert het de fijne kneepjes en nuances van dat gebied kennen, wat leidt tot relevantere en impactvollere resultaten.
Verminderde trainingstijd
Het helemaal opnieuw trainen van een generatief AI-model kan extreem tijdrovend en arbeidsintensief zijn. Bij het verfijnen wordt gebruik gemaakt van de vooraf getrainde kennis van een groot model en wordt dit afgestemd op uw specifieke behoeften. Dit vermindert de trainingstijd die nodig is om goede resultaten te bereiken aanzienlijk.
Aanpassingsvermogen
Het vakgebied van generatieve AI evolueert voortdurend. Dankzij de verfijning kunt u bestaande modellen aanpassen aan nieuwe taken en uitdagingen zodra deze zich voordoen. Deze wendbaarheid is essentieel om voorop te blijven lopen in dit zich snel ontwikkelende vakgebied.
Analogie in fijnafstemming
Stel je voor dat je een raceauto aan het bouwen bent. Je kunt een krachtig motorblok kopen (het vooraf getrainde model), maar om races te winnen moet je het verfijnen met gespecialiseerde onderdelen (fijnafstemmingsproces), zoals een krachtige transmissie en een aerodynamische carrosserie. Door deze aanpassing kan de motor optimaal presteren voor de specifieke eisen van het racen.
Bij generatieve AI is verfijning de aanpassing die het ware potentieel van een vooraf getraind model voor uw specifieke behoeften ontgrendelt.
Lees ook: NLP-superkrachten benutten: een stapsgewijze handleiding voor het fijn afstemmen van het gezicht
RAG-gebouw
RAG-bouwen, wat staat voor Retrieval-Augmented Generation, is een groeiende vaardigheden die om verschillende redenen belangrijk zijn in de wereld van Generatieve AI:
Geef uw AI een boost met informatie uit de echte wereld
Stel je voor dat jouw generatieve AI een schrijver is met een levendige verbeeldingskracht, maar soms hebben ze wat feitelijke onderbouwing nodig. RAG Building overbrugt de kloof door u in staat te stellen het ophalen van informatie uit de echte wereld te integreren in het generatieproces. Dit zorgt ervoor dat de creaties van uw AI niet alleen fantastisch zijn, maar ook op de werkelijkheid zijn gebaseerd.
Verbeter de nauwkeurigheid en relevantie
Zonder RAG-ontwikkeling kan door AI gegenereerde inhoud van het goede spoor afdwalen. Door het ophalen van relevante informatie op te nemen, stuurt u uw AI in de richting van het creëren van nauwkeurigere en doelgerichte resultaten. Zie het alsof je je schrijver toegang geeft tot een gigantische bibliotheek voor onderzoek – hun verhalen zullen er des te rijker door worden!
Meer creatieve vrijheid
RAG bouwen kan deuren openen naar nieuwe creatieve mogelijkheden. Door het terugvinden van feiten te combineren met het genereren van fantasie, kun je unieke inhoudsformaten creëren, zoals gedichten gebaseerd op historische gebeurtenissen of fictieve nieuwsartikelen. Het is alsof je je schrijver een doos met historische weetjes en fantastische elementen geeft om mee te spelen, waardoor zijn creativiteit de vrije loop kan gaan!
Efficiëntie en personalisatie
RAG-bouwen kan het generatieproces stroomlijnen. Door vooraf relevante informatie te verstrekken, kunt u de AI in de goede richting sturen, waardoor er minder pogingen en bewerkingen nodig zijn. Het is alsof u uw schrijver een duidelijke opdracht geeft in plaats van dat hij of zij moet raden wat u wilt: snellere resultaten en inhoud afgestemd op uw behoeften!
Lees ook: Hoe bouw je een RAG-pijplijn met de LLama-index?
LLMOps
LLMOps, een afkorting van Large Language Model Operations, is de praktijk van het beheren en onderhouden van grote taalmodellen (LLM's) in een productieomgeving. Het is in wezen de pitcrew voor je AI-raceauto, die ervoor zorgt dat deze soepel loopt en topprestaties levert in de generatieve AI-wereld. Laten we eens kijken naar het belang van LLMOps als generatieve AI-vaardigheid:
Zorg ervoor dat uw AI soepel blijft werken
LLMOps voorziet u van de vaardigheden om LLM's te monitoren, onderhouden en problemen op te lossen. U kunt problemen zoals vooroordelen in de output, knelpunten in de prestaties of gegevensfouten identificeren en corrigerende maatregelen nemen om uw AI optimaal te laten werken. Stel je voor dat je LLM een complexe raceauto is: LLMOps zorgt ervoor dat hij altijd op de juiste manier is afgesteld en dat er geen storingen optreden.
Prestaties optimaliseren
LLMOps helpt u uw LLM te verfijnen voor maximale efficiëntie en nauwkeurigheid. U kunt het gebruik van hulpbronnen analyseren, verbeterpunten identificeren en configuraties aanpassen om ervoor te zorgen dat de LLM zijn macht effectief gebruikt. Het is alsof je de motor van je raceauto aanpast om milliseconden uit de rondetijden te halen.
Data Management
LLM's zijn data-hongerige beesten. LLMOps helpt u bij het beheren en optimaliseren van datapijplijnen. U kunt ervoor zorgen dat de LLM wordt opgeleid met relevante gegevens van hoge kwaliteit, waardoor inefficiëntie en verspilling van middelen worden vermeden. Het is alsof je ervoor zorgt dat je pitcrew de raceauto efficiënt van brandstof voorziet en geen druppel morst!
Bias Detectie en Mitigatie
LLM's kunnen vooroordelen overnemen van de gegevens waarop ze zijn getraind. LLMOps voorziet u van de tools om deze vooroordelen op te sporen en te verminderen, zodat uw AI-resultaten eerlijk en ethisch zijn. Het is alsof je ervoor zorgt dat je raceauto schoon rijdt, zonder oneerlijke voordelen in de competitie.
Schaalbaarheid en kostenbeheer
Naarmate uw gebruik van LLM's groeit, helpt LLMOps u uw activiteiten efficiënt op te schalen. U kunt de kosten beheren, de toewijzing van middelen optimaliseren en ervoor zorgen dat uw AI soepel groeit zonder veel geld uit te geven. Het is alsof je je pitcrew uitbreidt om een team met meerdere auto's aan te sturen, terwijl je het budget in de gaten houdt!
Beheers de complexe concepten van LLMOps met ons Genative AI Pinnacle-programma!
quantisatie
Bij Generatieve AI is kwantisering een techniek voor het stroomlijnen van krachtige generatieve modellen om ze efficiënter en toegankelijker te maken. Stel je voor dat je een gigantische, krachtige machine hebt die verbazingwekkende kunstwerken kan maken (het generatieve model), maar die te omvangrijk en te duur is om overal te gebruiken (grote bestanden en hoge eisen aan de verwerkingskracht). Kwantisering is zoiets als het nemen van die machine en het maken van een compactere, efficiëntere versie die nog steeds prachtige resultaten kan opleveren.
Laten we eens kijken naar het belang van kwantisering als generatieve AI-vaardigheid:
Kwantisering verkleint de omvang van een generatief AI-model door de interne berekeningen ervan om te zetten van complexe, zeer nauwkeurige getallen naar eenvoudigere, minder nauwkeurige getallen. Zie het als het verkleinen van de omvangrijke machine tot een meer draagbare versie.
Sneller op de trekking
Door eenvoudigere berekeningen te gebruiken, werken gekwantiseerde modellen sneller op apparaten met minder verwerkingskracht. Hierdoor kunt u generatieve AI inzetten op mobiele telefoons, laptops en zelfs op internet aangesloten apparaten aan de rand van het netwerk, waardoor ze beter toegankelijk worden voor realtime gebruik. Stel je voor dat de kunstmachine op een kleinere tafel of zelfs in het veld zou kunnen werken, en niet alleen in een gigantische fabriek.
Efficiëntie verhogen
Een kleinere modelgrootte en snellere verwerking leiden tot een lager energieverbruik. Dit is van cruciaal belang voor apparaten op batterijen en voor grootschalige toepassingen waarbij energie-efficiëntie een groot probleem is. Stel je voor dat de kunstmachine minder elektriciteit nodig heeft, waardoor kosten worden bespaard en milieuvriendelijker is.
Deuren openen voor nieuwe toepassingen
Door generatieve AI-modellen kleiner en sneller te maken, opent kwantisering deuren naar nieuwe en opwindende toepassingen. Stel je voor dat je een draagbare kunstmachine gebruikt om in een handomdraai aangepaste ontwerpen te maken, in realtime afbeeldingen voor posts op sociale media te genereren of zelfs videogamekarakters op je telefoon te personaliseren.
Er is echter een afweging
- Evenwicht tussen kwaliteit en efficiëntie: Kwantisering kan soms leiden tot een lichte afname van de kwaliteit van de gegenereerde output. De sleutel is om de juiste balans te vinden tussen efficiëntie en nauwkeurigheid voor uw specifieke toepassing. Stel je voor dat de compacte kunstmachine misschien geen kunstwerken kan maken met hetzelfde detailniveau als de originele machine, maar toch indrukwekkende resultaten kan opleveren.
AI-app bouwen
AI App Building in Genative AI is het proces waarbij krachtige generatieve modellen worden omgezet in gebruiksvriendelijke applicaties. Het is alsof je de complexe motor van een raceauto neemt en er een auto omheen ontwerpt, waardoor die kracht toegankelijk en bruikbaar wordt voor gewone mensen.
Waarom is het bouwen van AI-apps een essentiële generatieve AI-vaardigheid?
Bridging the Gap
Generatieve AI-modellen zijn vaak complex en vereisen technische expertise om te gebruiken. Met AI App Building kunt u die kloof overbruggen door interfaces te creëren die deze modellen toegankelijk maken voor een breder publiek. Stel je voor dat je een krachtig hulpmiddel verborgen hebt in een stoffige werkplaats: AI App Building is als het bouwen van een gebruiksvriendelijke interface, zodat iedereen deze kan gebruiken om verbazingwekkende dingen te creëren.
Potentieel ontsluiten
Generatieve AI-modellen hebben een enorm potentieel voor verschillende toepassingen, maar zonder gebruiksvriendelijke interfaces blijft dat potentieel onbenut. Met AI App Building kunt u dit potentieel ontsluiten door apps te maken die inspelen op specifieke behoeften. Stel je voor dat je een nieuwe wetenschappelijke ontdekking hebt met eindeloze mogelijkheden, maar geen manier om deze toe te passen – AI App Building is als het creëren van tools en apparaten om die ontdekking op verschillende gebieden te laten werken.
Specialisatie en creativiteit
Met AI App Building kunt u zich specialiseren in het maken van generatieve AI-apps voor specifieke doeleinden. U kunt apps ontwerpen voor creatieve taken zoals het genereren van muziek of beeldbewerking, of voor meer praktische toepassingen zoals data-analyse of gepersonaliseerd leren. Stel je voor dat je dezelfde motor gebruikt om een raceauto, een slanke sportwagen of zelfs een krachtige vrachtwagen te bouwen: de mogelijkheden zijn eindeloos!
Verhoogde waarde
Op de arbeidsmarkt maakt het vermogen om niet alleen generatieve AI te begrijpen, maar er ook praktische toepassingen mee te bouwen, je tot een veel waardevollere troef. Stel je voor dat je een expert op het gebied van motoren bent, maar ook verschillende voertuigen kunt ontwerpen. Dat is het soort voorsprong dat AI App Building u biedt op het gebied van generatieve AI.
Maak uw vaardigheden toekomstbestendig
Naarmate generatieve AI zich blijft ontwikkelen, zal het vermogen om apps te bouwen cruciaal zijn om relevant te blijven. Je kunt je vaardigheden aanpassen aan nieuwe modellen en technologieën, zodat je carrière toonaangevend blijft. Stel je voor dat je een monteur bent die niet alleen oude auto's kan repareren, maar ook zijn vaardigheden kan aanpassen om toekomstige elektrische voertuigen te onderhouden en te ontwikkelen.
Conclusie
Het belang van generatieve AI in industrieën impliceert de behoefte aan effectieve vaardigheden bij individuen die gepassioneerd zijn door AI. Het verkrijgen van hetzelfde heeft niet alleen de neiging om de werkgelegenheid bij topbedrijven te vergroten, maar heeft ook het potentieel voor salarisverhogingen.
Onze Gen AI Pinnacle-programma overtreft door te voldoen aan de basiscriteria van het overbrengen van kennis van experts uit de industrie en door sleutelelementen toe te voegen om het leertraject te personaliseren. We bieden één-op-één mentorschap met de generatieve AI-experts en bieden de mogelijkheid om meer dan 1 Gen AI-tools en -bibliotheken te leren. Wij richten ons op het wegnemen van de beperking om vast te houden aan een specifieke vaardigheid of specialisatie. Om u de grootsheid van generatieve AI te laten verkennen, bieden we meer dan 1 nieuwe projecten en meer dan 26 opdrachten voor uw praktische training.
Neem gerust contact met ons op voor persoonlijke feedback en een routekaart voor uw reis om de nieuwe en beste naam in de branche te worden.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/
