8 podstawowych umiejętności, które musi posiadać aspirujący inżynier ds

Rozmowa z sztuczną inteligencją jest trudniejsza, niż zakładają nowicjusze. Pisanie podpowiedzi do złożonych, wieloetapowych zadań wymaga dobrych umiejętności komunikacyjnych i solidnego zrozumienia modeli językowych. Sztuczna inteligencja polega wyłącznie na dostarczonych danych wejściowych. Nie wygeneruje optymalnych wyników, jeśli podasz mu niejasne, niejednoznaczne wskazówki.

Naucz się pisać jasne, precyzyjne podpowiedzi. Oto osiem twardych i miękkich umiejętności, na których inżynierowie podpowiedzi muszą się skupić podczas podnoszenia kwalifikacji.

1. Krytyczne myślenie

Systemy sztucznej inteligencji mogą szybko analizować dane wejściowe. Potrzebują tylko kilku minut, aby wykryć wzorce, motywy i niespójności ukryte w dużych ilościach danych. Tymczasem ręczne przeglądanie tych samych danych może zająć kilka dni.

Pomimo ich szybkości nie należy całkowicie polegać na narzędziach AI do analiz i ocen. Ich raporty są ograniczone do ich zbiorów danych. Sztuczna inteligencja zapewnia dane wyjściowe na podstawie tego, w czym została przeszkolona — nie analizuje i nie obserwuje problemów w sposób, w jaki robią to ludzie. Ustanowienie nieprzetworzonych danych może spowodować błędy.

Aby uzyskać optymalne wyniki, podawaj swoim narzędziom precyzyjne, szczegółowe monity. Wykorzystaj swoje krytyczne umiejętności, aby od razu rozwiązywać potencjalne przeszkody. Nie pozostawiaj miejsca na błędy — sztuczna inteligencja przyjmuje dane wejściowe tylko według wartości nominalnej.

2. liczenie

Systemy korzystające z zaawansowanych modeli językowych zostały przeszkolone na ogromnych zbiorach danych, w tym na formułach matematycznych. Rozwiązują podstawowe i średniozaawansowane równania arytmetyczne w ciągu kilku minut.

Ten przykład poniżej pokazuje, że ChatGPT poprawnie odpowiada na pytanie z algebry na poziomie średniozaawansowanym.

Chociaż narzędzia AI rozwiązują również złożone równania, np. statystykę, rachunek różniczkowy lub fizykę, nie zawsze są one dokładne. Sztuczna inteligencja uruchamia tylko formuły, które rozumie. Mogą wystąpić błędy, jeśli platforma użyje niewłaściwego równania lub błędnie odczyta wzorce numeryczne.

Ten przykład pokazuje, że ChatGPT niepoprawnie odpowiada na proste zadanie ze statystykami. Odpowiedź powinna brzmieć 50 procent.

Aby zrekompensować niedokładności sztucznej inteligencji, szybcy inżynierowie muszą mieć doskonałą umiejętność liczenia. Samodzielnie wykrywaj błędy matematyczne. Większość narzędzi sztucznej inteligencji zwiększa swoją dokładność, jeśli zapewnisz im szerszy kontekst w monitach. Twoje instrukcje powinny wskazywać prawidłowe formuły lub wzory.

3. Dobra komunikacja

Modele językowe wykorzystują składnię opartą na języku angielskim. Niezależnie od tego, czy tworzysz dane wejściowe generowane przez użytkowników, czy z góry określone instrukcje, dobre umiejętności komunikacyjne pomogą Ci przekazywać wiadomości. Proste zadania są łatwe do wykonania. Możesz bezpośrednio zadawać pytania dotyczące wiedzy ogólnej i polecenia jednoetapowe. Po prostu wskaż je w monicie.

Wręcz przeciwnie, złożone, wieloetapowe projekty wymagają bardziej szczegółowych instrukcji. Musisz jasno wyjaśniać swoje zamówienia krok po kroku, aby zwiększyć precyzję i dokładność. Niejasne podpowiedzi dezorientują sztuczną inteligencję.

Jeśli sztuczna inteligencja źle Cię zinterpretuje, spróbuj zmienić dobór słów i sformułowanie. Zminimalizuj dwuznaczność, zastępując słabe czasowniki, rozkładając instrukcje, przewidując wzorce i ustawiając frazy wyzwalające.

Weź ten monit jako przykład. Wyraźnie określa polecenia, aby zapewnić, że ChatGPT zapewni oczekiwane wyniki, nawet jeśli musi ominąć ograniczenia.

4. Dbałość o szczegóły

Szybko działający inżynierowie muszą zwracać uwagę na szczegóły. Przeoczenie literówek i pominięć wpływa na dokładność, zwłaszcza podczas wykonywania projektów wieloetapowych. Będziesz otrzymywać wyniki poniżej normy, dopóki ich nie rozwiążesz.

Chociaż skrupulatność jest wrodzoną, nieuchwytną cechą, dorośli wciąż mogą ją rozwijać. Istnieje kilka sposobów ćwicz umiejętności miękkie online. W przypadku inżynierii monitów zacznij od edytowania krótkich monitów o długości poniżej 100 słów — popraw literówki, niejednoznaczne terminy i niejasne sformułowania.

Pracuj nad dłuższymi, bardziej złożonymi monitami w miarę doskonalenia swoich umiejętności. Aby usprawnić analizy, zamień swoje poprawki i wygenerowane przez nie wyniki na diagramy. W przeciwnym razie stracisz kontrolę nad kombinacjami.

Należy również zauważyć, że modele językowe różnie reagują na monity. Jeśli planujesz zintegrować wiele platform dla jednego złożonego zadania, być może będziesz musiał przeformułować konkretne instrukcje. Weź pod uwagę zestawy danych, ograniczenia i możliwości swoich narzędzi.

5. Wszechstronność

Sztuczna inteligencja znacznie ewoluowała w ciągu ostatnich kilku lat. Światowi liderzy technologiczni, tacy jak Google, Microsoft i OpenAI, udostępnili już swoje modele językowe i wciąż pracują nad nowymi projektami modeli językowych. Można się spodziewać, że wkrótce na rynku pojawi się więcej narzędzi AI.

Choć ekscytująca i innowacyjna, niektórzy mogą uznać szybką ewolucję sztucznej inteligencji za przytłaczającą. Nawet Elon Musk wzywa do przerwy w rozwoju sztucznej inteligencji. Nowo wprowadzone platformy wyprzedzają bardziej popularnych konkurentów po zaledwie tygodniach dobrych wyników.

Dla szybkich inżynierów najlepszym podejściem jest zbadanie wielu platform. Oprócz bycia na bieżąco z nowymi narzędziami sztucznej inteligencji, wiedzą, jak pisać podpowiedzi dla swoich modeli językowych. Nie skupiaj się na jednej platformie — każdy produkt AI może stać się przestarzały.

6. Praca w zespole

Oprócz doskonalenia umiejętności technicznych, aspirujący inżynierowie muszą także nauczyć się bycia graczami zespołowymi. Rozwój sztucznej inteligencji nie jest pracą dla jednej osoby. Większość projektów będzie wymagała współpracy z innymi specjalistami, takimi jak programiści, trenerzy AI i projektanci UX.

Zapoznaj się z różnymi obszarami sztucznej inteligencji. Znajomość zadań i ról członków zespołu pozwala zapewnić lepsze wsparcie. Pomóż im osiągnąć cele. Stwórz usprawniony system, w którym przeglądają Twoje podpowiedzi i proponują ulepszenia.

Ale zamiast wysyłać e-maile tam iz powrotem, rozważ użycie narzędzia do zarządzania projektami. Pozwalają śledzić, przypisywać i edytować monity na jednej platformie. Jest to bardziej zorganizowane podejście niż przekazywanie poprawek i wysyłanie kopii do stron trzecich.

7. Kodowanie i programowanie

Szybka inżynierowie powinni przynajmniej nauczyć się podstawowego kodowania. Porozumiewawczy języki programowania używane przez programistów AI pomoże Ci pisać bardziej efektywne, precyzyjne podpowiedzi. Upewnij się, że Twoje instrukcje odpowiadają unikalnym możliwościom każdego modelu.

Skorzystaj również z tzw Otwarty plac zabaw AI zbadać zastosowanie języków programowania z LLM. Pozwala przetestować różne modele GPT-3. Możesz wydajniej konstruować monity, jeśli rozumiesz, w jaki sposób sztuczna inteligencja przetwarza dane wejściowe.

8. Testy A/B

Kilka czynników wpływa na szybką dokładność. Zmiana tonu, języka, frazowania i spójności danych wyzwala różne wyniki. Niestety sztuczna inteligencja nie wykona zleconych ci zadań, chyba że użyjesz odpowiednich formuł.

Weźmy tę rozmowę jako przykład. ChatGPT odrzucił naszą prostą prośbę, ponieważ naruszyła ona warunki użytkowania.

Po zmianie monitu otrzymaliśmy pożądaną odpowiedź. ChatGPT zignorował swoje ograniczenia i nadał priorytet naszym prośbom — nawet jeśli naruszało to zasady OpenAI.

Ten przykład pokazuje, co drobne zmiany robią z krótkimi monitami. Proste zmiany można wykonać szybko. Jeśli jednak musisz zmodyfikować złożone monity obejmujące tysiące słów, spodziewaj się, że poświęcisz więcej czasu na testy A/B. Zobacz, które zmienne mają największy wpływ na dokładność danych wyjściowych.

Śledź wszystkie swoje wyniki. Testy A/B pochłaniają dużo czasu i zasobów — jeśli to możliwe, unikaj powtarzania testów porównawczych.

Zbuduj zestaw umiejętności profesjonalnego inżyniera Prompt

Powyższe umiejętności pomogą Ci stworzyć bardziej szczegółowe, precyzyjne instrukcje dla wieloetapowych projektów. Każdy może sprawić, by ChatGPT odpowiadał na ogólne pytania. Jednak kondycjonowanie modeli językowych w celu generowania określonych danych wyjściowych i rozpoznawania wzorców wymaga precyzji.

Należy tylko pamiętać, że szybka inżynieria wykracza poza podnoszenie kwalifikacji. Po zdobyciu niezbędnych umiejętności zacznij szukać ofert pracy, badaj odpowiednie stawki i badaj trendy w branży. Upewnij się, że możesz wykorzystać najnowsze osiągnięcia w branży.