Jak rozpocząć karierę w Prompt Engineering

W związku z ostatnimi osiągnięciami w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) wielu rozważało rozpoczęcie kariery inżynierskiej. Światowi liderzy technologii potrzebują profesjonalistów, którzy będą rozmawiać z maszynami. Inwestują miliardy w wyścig AI — wykwalifikowani, innowacyjni, szybcy inżynierowie są sowicie opłacani.

Jeśli potrafisz skutecznie przekazywać instrukcje, możesz odnieść sukces w tej branży. Oto, co powinieneś wiedzieć o szybkich pracach inżynierskich, ile płacą i dlaczego są poszukiwane.

Czym zajmują się inżynierowie Prompt?

Podpowiedzi odnoszą się do instrukcji, które ludzie wprowadzają do modeli AI. Mogą to być:

• Wejścia generowane przez użytkowników: Użytkownicy dyktują jednorazowe zapytania i zadania podczas interakcji z modelami AI.
• Predefiniowane instrukcje: Deweloperzy ustalają predefiniowane reguły podczas szkolenia modeli AI.

AI nie ma wrodzonych uprzedzeń. Jego dane wyjściowe w dużej mierze zależą od monitów, które je przekazujesz, zakładając, że mieszczą się one w jego wstępnie wytrenowanych zestawach danych.

Tworzenie monitów niekoniecznie wymaga umiejętności kodowania. Możesz bezpośrednio zadawać pytania dotyczące wiedzy ogólnej chatbotom, takim jak ChatGPT i Bing AI. Poniższe zdjęcie przedstawia krótką wymianę zdań.

Chociaż jest to proste, opanowanie szybkiej inżynierii jest trudne. Nie każdy ma do tego predyspozycje. Proste żądania korzystają z podstawowych zapytań, ale wykonywanie bardziej złożonych zadań i procedur wymaga szczegółowych instrukcji.

Powiedzmy, że jesteś budowanie chatbota dostarczającego jedzenie w Google Dialogflow. Aby Twoja platforma działała, musisz zapewnić jasne, precyzyjne wzorce odpowiedzi na różne rozmowy. Niejednoznaczne zasady prowadzą do niedokładnych, nieprzydatnych dialogów.

Postępuj zgodnie z tymi wskazówkami, aby opanować szybką inżynierię za pomocą modeli AI.

Zrozumieć architekturę modelu języka

Zbadaj proces zaplecza różnych modeli językowych. Zrozumienie, w jaki sposób analizują dane wejściowe, pomoże ci pisać dokładne, szczegółowe monity. Zmaksymalizować ich odpowiednie możliwości przetwarzania. Nawet zaawansowane narzędzia wymagają zewnętrznych instrukcji do działania.

Podobnie rozważ ograniczenia. Wyrafinowane modele językowe pobierają aktualne informacje z Internetu, chociaż zazwyczaj podlegają surowszym ograniczeniom. Będziesz musiał wykazać się kreatywnością dzięki podpowiedziom.

Jasno wyrażaj niejednoznaczne problemy

Natychmiastowi inżynierowie muszą nauczyć się przekazywać niejednoznaczne, trudne problemy. Nie każdy może wchodzić w interakcje z AI. W rzeczywistości przypadkowi użytkownicy mają problemy z przekazywaniem żądań, zwłaszcza tych, które obejmują zadania wieloetapowe.

Musisz podać jak najwięcej kontekstu. Modele AI odpowiadają tylko na dane wejściowe. Karmienie ich niejasnymi podpowiedziami z niepewnymi sformułowaniami i ogólnymi terminami przyniesie mizerne wyniki.

Pokonaj uprzedzenia danych

Modele AI są z natury bezstronne. Wszelkie stronnicze dane wyjściowe, które generują, wynikają ze zbiorów danych, z których korzystali ich trenerzy. Pamiętaj: AI bada tylko wzorce i doświadczenia. Nawet zaawansowane modele sztucznej inteligencji wywołują szkodliwe reakcje, ponieważ programiści często używają dużych ilości niefiltrowanych informacji.

Aby zminimalizować niedokładności, przeprowadzaj rygorystyczne testy zamiast ręcznego przeszukiwania zestawów danych. Nieustannie zasilaj modele AI różnymi monitami, aby odkryć, które z nich wywołują tendencyjne odpowiedzi.

Monity testowe w nieskończoność

Złożone podpowiedzi rzadko działają za pierwszym razem. Podczas tworzenia bardziej szczegółowych i precyzyjnych instrukcji zauważysz wpływ pozornie drobnych zmian. Nie pozwól, aby błędy Cię zniechęciły.

Zamiast mieć obsesję na punkcie pisania bezbłędnych monitów za jednym razem, przyzwyczaj się do testów A/B. Szybka inżynieria wymaga wielu prób i błędów. Nieustannie edytuj formuły, aż znajdziesz odpowiedni ton, frazę i terminy do przekazania instrukcji.

Studiuj trendy w branży

Profesjonalni inżynierowie powinni być na bieżąco z aktualnymi trendami w branży. Szybka ewolucja sztucznej inteligencji sprawia, że ​​specjalizacja jest niepraktyczna. Nowe technologie mogą szybko zdominować popularne, więc nie skupiaj się tylko na jednym modelu AI.

Weźmy jako przykład konkurencję między różnymi platformami sztucznej inteligencji. Podczas gdy ChatGPT zrobił furorę dzięki GPT-3.5, inne firmy, takie jak Microsoft, również opracowały własne, potężne modele językowe, takie jak Bing AI. W międzyczasie OpenAI kontynuowało innowacje i wydany GPT-4, bardziej zaawansowany model językowy.

Ile zarabiają inżynierowie Prompt?

Szybka inżynieria jest wciąż nowością, ale pracodawcy już rozumieją jej znaczenie. Bloomberga mówi, że średnia roczna pensja inżyniera waha się od 175 000 do 335 000 USD. Biorąc pod uwagę łatwość wejścia, możesz wątpić w to oszacowanie. W końcu każdy może rozmawiać z AI. Nawet osoba bez doświadczenia technicznego może napisać skuteczne monity AI.

Nie należy jednak mylić podstaw z zaawansowaną inżynierią natychmiastową. Podstawowa inżynieria szybka obejmuje standardowe zadania, podczas gdy zaawansowana inżynieria szybka obejmuje złożone procedury i procesy szkoleniowe.

Zaawansowane monity często zawierają tysiące starannie dobranych słów. Popełnienie zaledwie kilku literówek lub wybranie niewłaściwych terminów może całkowicie zmienić wyniki. Niewielu ma umiejętności lub know-how do wykonywania tak wymagających zadań.

Dlaczego szybka inżynieria jest ważna?

Rozpocznij szybkie kursy inżynierskie. Światowi liderzy techniczni nieustannie wypuszczają nowe modele sztucznej inteligencji — wiedza o tym, jak korzystać z tych maszyn, sprawi, że będzie Cię można zatrudnić. To nawet mogłoby ci pomóc rozpocząć karierę w technologii pomimo braku doświadczenia.

Społeczeństwo potrzebuje gotowych podpowiedzi

Podczas gdy szybka inżynieria ma łatwą krzywą uczenia się, zwykli użytkownicy AI nadal uważają, że jest to czasochłonne. Wolą korzystać z gotowych podpowiedzi. Zamiast tworzyć unikalne formuły, będą przeglądać Reddit nici i GitHub repozytoria omawiające monity AI.

Szybka inżynierowie mogą zmaksymalizować to zapotrzebowanie. Oprócz pracy w pełnym wymiarze godzin w laboratoriach sztucznej inteligencji, zbuduj społeczność online, udostępniając skuteczne podpowiedzi dotyczące popularnych próśb.

Sztuczna inteligencja nie zawsze robi to, co chcesz

Zwykli użytkownicy mają błędne przekonanie, że sztuczna inteligencja jest świadoma. Myślą, że ma zdolność przetwarzania do czytania między wierszami, więc wprowadzają niejednoznaczne zapytania.

Niestety takie postępowanie daje gorsze rezultaty. Sztuczna inteligencja nie może odtworzyć ludzkiego zrozumienia. Formułuje tylko odpowiedzi na podstawie przeszkolonych zestawów danych, modeli językowych i doświadczeń użytkowników.

Komunikaty dotyczące jakości dają odpowiedzi dotyczące jakości

Innowacyjni inżynierowie mogą wymyślić na nowo istniejące podpowiedzi i znaleźć sposoby na zwiększenie precyzji. Zawsze jest miejsce na ulepszenia. Nawet proste prośby stają się lepsze dzięki mocnym czasownikom i szczegółowym instrukcjom. Poniższy obraz pokazuje odpowiedź ChatGPT na krótkie pytanie.

Tymczasem to zdjęcie pokazuje wpływ używania opisowych monitów.

Zapotrzebowanie na szybkich inżynierów wzrośnie

Nie przejmuj się ograniczonymi zadaniami inżynierskimi. Pomimo ostatnich postępów sztuczna inteligencja wciąż znajduje się w fazie rozwoju. Globalne marki właśnie zaczęły wypuszczać narzędzia oparte na sztucznej inteligencji.

Ponieważ coraz więcej firm włącza modele językowe do swoich produktów, spodziewaj się gwałtownego wzrostu zapotrzebowania na szybkich inżynierów. W międzyczasie skup się na doskonaleniu swojego rzemiosła. Twórz repozytoria i pliki PDF z unikalnymi, innowacyjnymi podpowiedziami, aby pokazać potencjalnym pracodawcom.

Rozpocznij karierę jako szybki inżynier

Szybka inżynieria to pożądana, satysfakcjonująca kariera, która wymaga minimalnego doświadczenia w programowaniu. Wielu niekodujących osiąga sukcesy w branży. Pamiętaj tylko, że niskie bariery wejścia tworzą konkurencyjny rynek pracy – poszerz swoje możliwości, tworząc podpowiedzi dla różnych LLM (dużych modeli językowych).

Ale jeśli masz dogłębną wiedzę na temat modeli językowych i uczenia maszynowego, zbadaj bardziej techniczne stanowiska. Nie poprzestawaj na szybkiej inżynierii. Dzięki swoim umiejętnościom możesz już budować, trenować i rozwijać modele AI.