Beskrivning

Med potential att lägga till $ 2.6 biljoner till $ 4.4 biljoner årligen till den globala ekonomin, har Generativ AI tagit sig in i nästan alla branscher. Det revolutionerar hur företag närmar sig problemlösning, uppfinningsrikedom och innovation. Följaktligen är företag på ständig utkik efter kandidater med generativa AI-kunskaper som kan hjälpa dem att ligga i framkanten av tekniska framsteg. 

Förvånar du dina kollegor, mentorer och arbetsgivare med din innovativa förmåga? Är det en passion för dig att leka med AI för att forma dess tillämpning mot en önskad uppgift? Om ditt svar är ett ja på alla dessa frågor är det nu dags att gå in på fältet med finslipade färdigheter.  

Med expertis inom Generativ AI kommer du att vara en kapten som navigerar ett fartyg genom okänt vatten. Undrar hur? Välkommen! Låt oss guida dig genom resan. 

Tillväxt inom den generativa AI-sektorn

Generativ AIs exceptionella förmåga att underlätta och utföra en myriad av uppgifter har lett till en revolution. Det är uppenbart av det stora antalet företag som distribuerar detta specialiserade område av AI inom innehållsskapande, naturlig språkbehandling som att utveckla chatbots för kundsupport och interaktion, bildsyntes, komplex problemlösning, dataförstärkning, kreativitetsförbättring, personalisering, forskning och Mer.

Det har genererat massor av sysselsättningsmöjligheter för skickliga individer. Enligt Global Workforce of the Future Report 2023, ca 70% av arbetarna arbetar för närvarande med Generativ AI på sin arbetsplats. Av dessa är ungefär hälften utan expertis inom området. Vidare ser en så stor andel som 57 % fram emot utbildning för att utföra sitt arbete effektivt. 

Ur ett arbetsgivarperspektiv kommer Generativ AI att driva på 7% av global BNP (enligt Goldman Sachs). Det är kapabelt att lyfta produktivitetstillväxten med 1.5 % inom en period av 10 år. 

Dessutom, arbetsgivare tror eran av nya jobb kräver expertis inom Generativ AI för att tackla innovativa utmaningar med ett kreativt sinne. Oavsett ditt expertområde kommer närvaron av kompetens att hålla jämna steg med de nya kraven för att leverera företagstillväxt göra att du passar in på domänen.

Driv din övergång till Generativ AI, vår kurs GenAI-program kommer att hjälpa dig. Men hur? Istället för att bara tro på ord kommer vi att lära dig olika färdigheter som kommer att bidra till din utveckling, som lärs ut i vår kurs tillsammans med mer djupgående kunskaper. 

Läs också: Topp 7 generativa AI-kurser att göra 2024

Topp 6 grundläggande generativa AI-färdigheter  

Låt oss titta på de bästa generativa AI-färdigheterna som du måste ha för att göra karriär inom detta område:

Snabb ingenjörskonst

Generativ AI är ett kraftfullt verktyg, men som alla verktyg behöver det rätt instruktion för att fungera effektivt. Det är där snabb ingenjörskonst kommer in. Låt oss titta på skälen till att vara bra på Prompt Engineering, om du vill göra en karriär inom Generativ AI:

Upplåsningspotential

Generativa AI-modeller är komplexa och deras utdata kan variera mycket. Snabb ingenjörskonst fungerar som bryggan, så att du kan skapa instruktioner som vägleder AI:n mot det önskade resultatet, oavsett om det är kreativa textformat, specifika konstnärliga stilar eller informativa sammanfattningar av data.

Precision och kontroll

Utan korrekta uppmaningar kan generativ AI ge irrelevanta eller felaktiga resultat. Snabb ingenjörskonst ger dig möjlighet att finjustera dina förfrågningar, vilket säkerställer att AI levererar precis vad du behöver.

Effektivitet och tydlighet

Effektiva uppmaningar kan avsevärt minska trial-and-error-processen. Genom att tydligt kommunicera din avsikt får du de resultat du vill ha på färre försök, vilket sparar tid och resurser.

Ta itu med Bias

Generativa AI-modeller tränas på massiva datamängder, som ibland kan innehålla fördomar. Snabb ingenjörskonst gör att du kan mildra dessa fördomar genom att styra AI:n bort från oönskade utdata och uppmana till rättvisa och balanserade resultat.

Läs den här bloggen för att veta allt om Prompt Engineering!

Finjustering

Finjustering är en avgörande färdighet i generativ AI av flera anledningar:

Fördjupning

Generativa förtränade modeller är kraftfulla men generella. Finjustering låter dig specialisera en modell för en viss uppgift eller domän. Föreställ dig en förutbildad modell som en begåvad konstnär som kan måla olika saker. Att finjustera är som att ge dem specifika instruktioner och exempel på en viss stil, som porträtt, för att förbättra deras resultat inom det området.

Förbättrad prestanda

Finjustering kan avsevärt förbättra noggrannheten och kvaliteten på de utdata som genereras av en modell. Genom att fokusera modellen på en specifik domän lär den sig krångligheterna och nyanserna i det området, vilket leder till mer relevanta och slagkraftiga resultat.

Minskad träningstid

Att träna en generativ AI-modell från grunden kan vara extremt tidskrävande och resurskrävande. Finjustering utnyttjar den förutbildade kunskapen om en stor modell och skräddarsyr den för dina specifika behov. Detta minskar avsevärt träningstiden som krävs för att uppnå bra resultat.

Anpassningsförmåga

Området för generativ AI utvecklas ständigt. Finjustering ger dig möjlighet att anpassa befintliga modeller till nya uppgifter och utmaningar när de dyker upp. Denna smidighet är avgörande för att ligga före kurvan inom detta snabbt växande område.

Analogi i finjustering

Föreställ dig att du bygger en racerbil. Du kan köpa ett kraftfullt motorblock (den förtränade modellen), men för att vinna lopp måste du finjustera det med specialiserade delar (finjusteringsprocess) som en högpresterande transmission och aerodynamisk kaross. Denna anpassning gör att motorn kan prestera på topp för de specifika kraven för racing.

I generativ AI är finjustering anpassningen som frigör den verkliga potentialen hos en förutbildad modell för dina specifika behov.

Läs också: Utnyttja NLP-superkrafter: En steg-för-steg-handledning för finjustering av kramade ansikten

RAG-byggnad

RAG-byggnaden, som står för Retrieval-Augmented Generation, är en växande kompetens som är viktig av flera anledningar i världen av Generativ AI:

Förstärk din AI med Real-World Info

Föreställ dig att din generativa AI är en författare med en livlig fantasi, men ibland behöver de lite saklig grund. RAG-byggnad överbryggar klyftan genom att låta dig integrera verklig informationshämtning i genereringsprocessen. Detta säkerställer att din AI:s skapelser inte bara är fantastiska, utan också grundade i verkligheten.

Öka noggrannhet och relevans

Utan RAG-byggande kan AI-genererat innehåll avvika från spåret. Genom att integrera relevant informationsinhämtning styr du din AI mot att skapa mer exakta och direkta utdata. Tänk på det som att ge din författare tillgång till ett gigantiskt bibliotek för forskning – deras berättelser blir desto rikare för det!

Mer kreativ frihet

RAG-byggnaden kan öppna dörrar till nya kreativa möjligheter. Genom att kombinera faktasökning med fantasifull generering kan du skapa unika innehållsformat som dikter baserade på historiska händelser eller fiktiva nyhetsartiklar. Det är som att ge din författare en låda med historiska godbitar och fantastiska element att leka med, låta sin kreativitet skjuta i höjden!

Effektivitet och personalisering

RAG-byggnad kan effektivisera produktionsprocessen. Genom att tillhandahålla relevant information i förväg kan du guida AI i rätt riktning, vilket minskar behovet av flera försök och redigeringar. Det är som att ge din skribent en tydlig brief istället för att de måste gissa vad du vill ha – snabbare resultat och innehåll anpassat efter dina behov!

Läs också: Hur bygger man en RAG-pipeline med LLama-indexet?

LLMOPS

LLMOPS, förkortning för Large Language Model Operations, är metoden att hantera och underhålla stora språkmodeller (LLMs) i en produktionsmiljö. Det är i grunden pitbesättningen för din AI-racerbil, vilket säkerställer att den går smidigt och levererar toppprestanda i den generativa AI-världen. Låt oss titta på betydelsen av LLMOPS som en generativ AI-färdighet:

Håll din AI igång smidigt

LLMOps utrustar dig med färdigheter att övervaka, underhålla och felsöka LLM. Du kan identifiera problem som fördomar i utdata, prestandaflaskhalsar eller datafel och vidta korrigerande åtgärder för att hålla din AI igång optimalt. Föreställ dig att din LLM är en komplex racerbil – LLMOps ser till att den alltid är finjusterad och undviker haverier.

Optimera prestanda

LLMOps hjälper dig att finjustera din LLM för maximal effektivitet och precision. Du kan analysera resursanvändning, identifiera förbättringsområden och justera konfigurationer för att säkerställa att LLM använder sin kraft effektivt. Det är som att justera motorn på din racerbil för att raka bort millisekunder från varvtider.

Datahantering

LLM: er är datahungriga bestar. LLMOPS hjälper dig att hantera och optimera datapipelines. Du kan säkerställa att LLM är utbildad med högkvalitativ, relevant data, och undviker ineffektivitet och slöseri med resurser. Det är som att se till att ditt depåbesättning effektivt ger bränsle till racerbilen, utan att spilla en droppe!

Bias Detection och Mitigation

LLM:er kan ärva fördomar från data som de utbildas på. LLMOps utrustar dig med verktygen för att upptäcka och mildra dessa fördomar, vilket säkerställer att dina AI-utdata är rättvisa och etiska. Det är som att se till att din racerbil går rent, utan några orättvisa fördelar i tävlingen.

Skalbarhet och kostnadshantering

När din användning av LLMs växer, hjälper LLMOps dig att skala din verksamhet effektivt. Du kan hantera kostnader, optimera resursallokering och se till att din AI växer smidigt utan att bryta banken. Det är som att utöka ditt depåbesättning för att hantera ett team med flera bilar, samtidigt som du håller ett öga på budgeten!

Bemästra de komplexa koncepten för LLMOPS med vårt Generative AI Pinnacle-program!

kvantisering

I Generativ AI är kvantisering en teknik för att effektivisera kraftfulla generativa modeller för att göra dem mer effektiva och tillgängliga. Föreställ dig att du har en gigantisk, kraftfull maskin som kan skapa fantastiska konstverk (den generativa modellen), men den är för skrymmande och dyr för att använda överallt (stor filstorlek och höga krav på processorkraft). Kvantisering är som att ta den maskinen och göra en mer kompakt, effektiv version som fortfarande kan ge vackra resultat.

Låt oss titta på vikten av kvantisering som en generativ AI-färdighet:

Kvantisering minskar storleken på en generativ AI-modell genom att konvertera dess interna beräkningar från komplexa tal med hög precision till enklare, lägre precision. Tänk på det som att minska den skrymmande maskinen till en mer bärbar version.

Snabbare på dragningen

Genom att använda enklare beräkningar går kvantiserade modeller snabbare på enheter med mindre processorkraft. Detta gör att du kan distribuera generativ AI på mobiltelefoner, bärbara datorer och till och med internetanslutna enheter i kanten av nätverket, vilket gör dem mer tillgängliga för realtidsanvändning. Föreställ dig att konstmaskinen kan arbeta på ett mindre bord eller till och med ute på fältet, inte bara i en gigantisk fabrik.

Effektivitet

Minskad modellstorlek och snabbare bearbetning leder till lägre strömförbrukning. Detta är avgörande för batteridrivna enheter och för storskaliga installationer där energieffektivitet är ett stort problem. Föreställ dig att konstmaskinen behöver mindre el för att köra, sparar på kostnader och är mer miljövänlig.

Öppna dörrar för nya applikationer

Genom att göra generativa AI-modeller mindre och snabbare, öppnar kvantisering dörrar till nya och spännande applikationer. Föreställ dig att du använder en bärbar konstmaskin för att skapa skräddarsydda mönster i farten, skapa bilder för inlägg på sociala medier i realtid eller till och med anpassa videospelkaraktärer på din telefon.

Det finns dock en avvägning

• Balansera kvalitet och effektivitet: Kvantisering kan ibland leda till en liten minskning av kvaliteten på de genererade utsignalerna. Nyckeln är att hitta rätt balans mellan effektivitet och noggrannhet för din specifika applikation. Föreställ dig att den kompakta konstmaskinen kanske inte kan skapa konstverk med exakt samma detaljnivå som originalmaskinen, men den kan ändå ge imponerande resultat.

Vill du bli en expert på kvantisering? Utforska vårt Generativa AI Pinnacle-program idag!

AI App Building

AI App Building i Generativ AI är processen att ta kraftfulla generativa modeller och förvandla dem till användarvänliga applikationer. Det är som att ta den komplexa motorn i en racerbil och designa en bil runt den, vilket gör den kraften tillgänglig och användbar för vanliga människor.

Varför AI App Building är en viktig generativ AI-färdighet?

Att överbrygga klyftan

Generativa AI-modeller är ofta komplexa och kräver teknisk expertis att använda. AI App Building låter dig överbrygga det gapet genom att skapa gränssnitt som gör dessa modeller tillgängliga för en bredare publik. Föreställ dig att ha ett kraftfullt verktyg gömt i en dammig verkstad – AI App Building är som att bygga ett användarvänligt gränssnitt så att alla kan använda det för att skapa fantastiska saker.

Upplåsningspotential

Generativa AI-modeller har en enorm potential för olika applikationer, men utan användarvänliga gränssnitt förblir den potentialen outnyttjad. AI App Building låter dig låsa upp denna potential genom att skapa appar som tillgodoser specifika behov. Föreställ dig att ha en ny vetenskaplig upptäckt med oändliga möjligheter, men inget sätt att tillämpa den – AI App Building är som att skapa verktyg och enheter för att få den upptäckten att fungera inom olika områden.

Specialisering och kreativitet

AI App Building låter dig specialisera dig på att skapa generativa AI-appar för specifika ändamål. Du kan designa appar för kreativa uppgifter som musikgenerering eller bildredigering, eller för mer praktiska tillämpningar som dataanalys eller personligt lärande. Föreställ dig att använda samma motor för att bygga en racerbil, en snygg sportbil eller till och med en kraftfull lastbil – möjligheterna är oändliga!

Ökat värde

På arbetsmarknaden gör förmågan att inte bara förstå generativ AI utan också bygga praktiska applikationer dig till en mycket mer värdefull tillgång. Tänk dig att vara expert på motorer men också kunna designa olika fordon. Det är den typ av kant AI App Building ger dig inom det generativa AI-området.

Framtidssäkra dina färdigheter

När generativ AI fortsätter att utvecklas kommer förmågan att bygga appar vara avgörande för att förbli relevant. Du kommer att kunna anpassa dina färdigheter till nya modeller och teknologier, vilket säkerställer att din karriär håller sig i framkant. Tänk dig att vara en mekaniker som inte bara kan fixa gamla bilar utan också anpassa sina kunskaper för att underhålla och utveckla framtida elfordon.

Slutsats 

Vikten av generativ AI i industrier innebär behovet av effektiva färdigheter hos individer som brinner för AI. Att få detsamma tenderar inte bara att öka sysselsättningsmöjligheterna hos topprankade företag utan har också potential för löneökningar. 

Vår Gen AI Pinnacle Program överglänser genom att uppfylla de grundläggande kriterierna för att förmedla kunskap från branschexperter och lägga till nyckelelement för att anpassa inlärningsresan. Vi erbjuder 1:1 mentorskap med Generativ AI-experter och ger en möjlighet att lära sig mer än 26 Gen AI-verktyg och bibliotek. Vi fokuserar på att eliminera begränsningen att hålla fast vid en specifik färdighet eller specialisering. Vi ger dig möjlighet att utforska vidderna av Generativ AI och tillhandahåller 10+ nya projekt och 15+ uppdrag för din praktiska träning. 

Kontakta oss gärna för att få personlig feedback och en färdplan för din resa mot att bli det nya och bästa namnet i branschen. 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/