Che cosè lingegneria rapida? Spiegazione con esempi

Non è un segreto che l'ascesa esplosiva dell'intelligenza artificiale generativa come ChatGPT sia destinata a rendere obsoleti alcuni lavori; tuttavia, creerà anche alcuni nuovi posti di lavoro. Uno di questi nuovi entusiasmanti ruoli che sta lentamente guadagnando slancio è "ingegneria rapida".

L'ingegneria rapida è il processo di perfezionamento delle interazioni con i sistemi di intelligenza artificiale, come ChatGPT, per produrre risposte ottimali. Un ingegnere pronto crea la domanda o il comando giusto che guiderà l'IA a fornire la risposta più precisa e utile.

In questo articolo esploreremo l'affascinante mondo dell'ingegneria rapida. Discuteremo il processo di ingegneria rapida, ne metteremo in evidenza le applicazioni e gli impatti nel mondo reale ed esamineremo alcune delle sue sfide e limitazioni.

Entriamo in esso!

Sommario

• Che cos'è l'ingegneria rapida?
• Cos'è il processo di progettazione rapida?
• Cosa fa un ingegnere pronto?
  • Esempio 1: chatbot dell'assistenza clienti
  • Esempio 2: generazione di contenuti assistita dall'intelligenza artificiale
  • Esempio 3: AI nella ricerca scientifica
• L'ingegneria rapida richiede la codifica?
• Come si diventa un ingegnere pronto?
• Come fare soldi con l'ingegneria rapida?
• Pensieri finali

Che cos'è l'ingegneria rapida?

Se presti attenzione alle notizie sull'intelligenza artificiale , ti imbatterai spesso nel termine "prompt engineering". Ma che cosa significa esattamente?

In poche parole, l'ingegneria dei prompt è la pratica di creare query o input efficaci, denominati prompt, per guidare un modello di linguaggio AI verso la generazione delle risposte desiderate.

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni come GPT-4 di OpenAI sono partner di conversazione molto avanzati che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere e generare testo simile a quello umano; tuttavia, si affidano a suggerimenti per avviare la conversazione. Il modo in cui formuli una domanda o un comando ha un impatto significativo sulla risposta che ricevi.

Prendi, ad esempio, uno scenario in cui stai cercando di conoscere la capitale della Francia da un modello linguistico. Se fornisci un input vago come "Francia", il modello AI potrebbe non capire quali informazioni specifiche stai cercando.

Potrebbe restituire vari risultati, come informazioni sulla geografia, la storia o l'economia della Francia.

Tuttavia, se personalizzi la richiesta in modo che sia più specifica, ad esempio "Qual è la capitale della Francia?", il modello probabilmente ti darà la risposta esatta di cui hai bisogno: "Parigi".

L'ingegneria rapida non si limita a semplici query di accertamento dei fatti. Si applica a un'ampia gamma di applicazioni, dalla generazione di contenuti creativi e la fornitura di consigli personalizzati, all'automazione del servizio clienti e all'aiuto nella ricerca scientifica.

In queste situazioni più complesse, l'ingegneria rapida richiede l'aggiunta di più contesto, la messa a punto del fraseggio o la sperimentazione di altri fattori che potrebbero influenzare l'output del modello.

L'importanza dell'ingegneria rapida è stata amplificata con l'avvento di modelli linguistici più potenti. Questi modelli generano risposte in base ai loro dati di addestramento e al prompt specifico che ricevono, il che significa che la creazione di prompt è fondamentale per sfruttarne il pieno potenziale.

È un'arte e una scienza, che fonde sfumature linguistiche con comprensione tecnica, e sta diventando un'abilità essenziale man mano che approfondiamo la nostra interazione con i sistemi di intelligenza artificiale.

Nella sezione successiva, daremo un'occhiata a come si presenta il processo di progettazione rapida.

Cos'è il processo di progettazione rapida?

Immergendosi nel mondo dell'ingegneria rapida, ci si potrebbe chiedere come sia effettivamente il processo.

Sebbene possa sembrare un compito semplice formulare domande o affermazioni per un modello di intelligenza artificiale, la realtà implica un processo iterativo ben strutturato.

Analizziamolo ed esploriamo alcuni esempi tangibili per comprendere meglio il processo.

1. Definire l'obiettivo : il primo passo nel processo di ingegneria rapida dell'IA comporta la definizione di un obiettivo chiaro. Cosa vuoi che l'IA generi? Se sei un creatore di contenuti alla ricerca di idee per blog sull'energia rinnovabile, il tuo obiettivo potrebbe essere quello di fare in modo che l'intelligenza artificiale generi un elenco di potenziali titoli o argomenti del blog.

2. Creazione del prompt iniziale : con l'obiettivo in mente, è il momento di redigere un prompt iniziale. Questo potrebbe assumere la forma di una domanda, un comando o anche uno scenario, a seconda dell'obiettivo. Seguendo l'esempio precedente, la richiesta iniziale potrebbe essere: "Suggerisci cinque argomenti di post di blog sull'energia rinnovabile".

3. Test del prompt : il prompt iniziale viene quindi inserito nel modello linguistico e la risposta viene analizzata. In questo caso, il modello potrebbe generare un elenco di argomenti generali relativi alle energie rinnovabili. Sebbene questi possano essere rilevanti, potrebbero mancare dell'angolo o della specificità unici che speravi.

4. Analizzare la risposta : questo passaggio comporta un'attenta revisione dell'output generato dall'IA. È in linea con il tuo obiettivo? Se non corrisponde completamente alle tue aspettative, annota le aree in cui non è stato all'altezza. Nel nostro esempio di generazione di argomenti per blog, potresti scoprire che gli argomenti mancano di specificità o sono troppo generici.

5. Perfezionamento del prompt : con le informazioni raccolte dai test e dall'analisi, è il momento di rivedere il prompt. Ciò potrebbe comportare una maggiore specificità, l'aggiunta di più contesto o la modifica del fraseggio. Ad esempio, potresti perfezionare la richiesta iniziale in: "Suggerisci cinque argomenti del blog incentrati su soluzioni innovative nel settore delle energie rinnovabili".

6. Iterazione del processo : i passaggi di test, analisi e perfezionamento vengono ripetuti fino a quando non si è certi che il prompt guidi costantemente il modello verso la generazione della risposta desiderata. Nell'esempio di generazione dell'argomento del blog, ciò potrebbe comportare diverse iterazioni fino a quando il modello suggerisce argomenti unici, specifici e in linea con le tue esigenze.

7. Implementazione : una volta che il prompt produce costantemente i risultati desiderati, è pronto per essere distribuito in applicazioni del mondo reale, sia che faccia parte di una conversazione chatbot, uno strumento di ricerca basato sull'intelligenza artificiale, un generatore di contenuti o qualsiasi altra applicazione.

L'ingegneria rapida è un'affascinante miscela di pensiero analitico, creatività e acume tecnico. Non si tratta solo di porre domande: si tratta di imparare a porre le domande giuste nel modo giusto per ottenere le risposte più utili.

Mentre continuiamo a perfezionare la nostra comprensione dei modelli linguistici e a sviluppare tecniche di ingegneria rapida più avanzate, le possibilità di ciò che possiamo ottenere con l'IA sono praticamente illimitate.

Con questo in mente, diamo un'occhiata ad alcuni progetti su cui gli ingegneri di prompt lavoreranno nella prossima sezione.

Cosa fa un ingegnere pronto?

Quindi cosa fa esattamente un ingegnere pronto?

In sostanza, un ingegnere di prompt sfrutta la propria comprensione dell'IA e dei modelli linguistici per creare prompt efficaci che guidano i sistemi di intelligenza artificiale verso la generazione delle risposte desiderate.

Esaminiamo alcuni esempi di come un ingegnere pronto opera in vari scenari:

Esempio 1: chatbot dell'assistenza clienti

Immagina un'azienda che vuole implementare un chatbot per gestire le domande comuni dei clienti. Un ingegnere di prompt lavorerebbe per progettare prompt in grado di estrarre le informazioni necessarie dai clienti per assisterli meglio.

Ad esempio, se un cliente afferma "Non riesco ad accedere", il tecnico del prompt potrebbe progettare il chatbot in modo che risponda con "Mi dispiace sapere che stai riscontrando problemi. Ricevi messaggi di errore quando provi ad accedere?" Questa richiesta è progettata per estrarre informazioni più specifiche per aiutare a risolvere il problema.

Esempio 2: generazione di contenuti assistita dall'intelligenza artificiale

In un altro scenario, supponiamo che uno scrittore utilizzi uno strumento di intelligenza artificiale per generare idee di contenuto. Un suggerimento mal progettato come "idee" produrrebbe una serie di argomenti non correlati.

Un ingegnere del prompt creerebbe un prompt più preciso, ad esempio "Genera cinque idee per argomenti di blog relativi alle tendenze della moda sostenibile nel 2023". È più probabile che questo prompt produca i risultati mirati di cui ha bisogno lo scrittore.

Esempio 3: AI nella ricerca scientifica

Considera un ricercatore che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare una grande quantità di dati e generare ipotesi. Il ricercatore potrebbe inizialmente richiedere al modello "Analizza i dati". Ma questo suggerimento vago potrebbe portare a un'analisi sfocata.

Un ingegnere del prompt aiuterebbe invece a perfezionare il prompt in modo che sia più specifico, come "Analizzare i dati per identificare potenziali correlazioni tra la variabile A e la variabile B".

Un aspetto chiave del ruolo di un ingegnere dei prompt è il processo iterativo di test e perfezionamento dei prompt in base alle risposte del modello. Ciò richiede spesso più cicli di aggiustamenti per guidare il sistema di intelligenza artificiale verso la generazione della migliore risposta possibile.

In sintesi, un ingegnere pronto fonde la comprensione tecnica con la finezza linguistica per modellare le nostre interazioni con l'IA.

Sono una parte essenziale di qualsiasi team che cerchi di sfruttare la potenza dei modelli di linguaggio AI e il loro lavoro è fondamentale per rendere questi strumenti complessi accessibili, utili ed efficienti per una vasta gamma di applicazioni.

L'ingegneria rapida richiede la codifica?

Una domanda comune sul prompt engineering è se richieda abilità di programmazione. La risposta breve è: non necessariamente, ma può aiutare .

In sostanza, l'ingegneria dei prompt riguarda più la comprensione del funzionamento dei modelli linguistici e la creazione di prompt efficaci per guidarli verso un output specifico.

Sebbene non sia necessario avere una laurea in informatica o essere un ingegnere di apprendimento automatico, il lavoro richiede una solida conoscenza dei principi del linguaggio, la capacità di pensare in modo analitico e creativo e una comprensione dei modelli e dei sistemi di intelligenza artificiale che si stai lavorando con.

Detto questo, una certa familiarità con la programmazione può essere vantaggiosa, in particolare nelle applicazioni più tecniche o avanzate di ingegneria rapida.

Ad esempio, quando si lavora con modelli linguistici come GPT-4 , in genere si interagisce con essi tramite un'API e un aspetto fondamentale di ciò è la scrittura del codice.

Inoltre, se desideri implementare strategie di prompt più complesse, come la regolazione dinamica dei prompt in base alle risposte precedenti del modello o agli input dell'utente, sarebbe necessario un background tecnico.

Inoltre, se sei interessato a utilizzare l'apprendimento per rinforzo per mettere a punto un modello linguistico per rispondere meglio a determinati tipi di prompt per attività più complesse, ciò richiederebbe anche capacità di codifica, nonché una comprensione più profonda dei principi di apprendimento automatico.

In conclusione, mentre puoi iniziare con l'ingegneria rapida senza alcuna capacità di codifica, avere una certa competenza nella programmazione può aprire più opportunità e consentirti di impegnarti con il campo a un livello più profondo.

La buona notizia è che ci sono molte disponibili per chi è interessato a imparare a programmare, molte delle quali sono liberamente accessibili online.

Come si diventa un ingegnere pronto?

Data la crescente importanza dell'ingegneria rapida nel mondo dell'IA, non sorprende che molte persone siano interessate a perseguirla come carriera o integrarla nei loro ruoli esistenti. Ma come si diventa un ingegnere pronto?

Ecco alcuni passaggi di ingegneri professionisti:

1. Acquisire familiarità con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico : comprendere i principi di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico è essenziale per chiunque consideri un lavoro di ingegnere tempestivo. Sono disponibili molti corsi e risorse online che possono fornire una solida base in queste aree.

2. Informazioni sui modelli linguistici : poiché l'ingegneria rapida riguarda principalmente l'interazione con i modelli linguistici, una profonda comprensione di questi modelli è fondamentale. Scopri diversi sistemi e modelli di intelligenza artificiale come BERT, GPT-3, GPT-4 e altri e scopri come vengono addestrati e come generano risposte.

3. Sperimenta con modelli linguistici di grandi dimensioni : l'esperienza pratica è uno dei modi migliori per imparare se sei interessato a lavori di ingegneria tempestiva. Molte organizzazioni di ricerca sull'intelligenza artificiale, tra cui OpenAI, forniscono API che ti consentono di interagire con i loro modelli linguistici. Prova a creare diversi suggerimenti e osserva come risponde il modello.

4. Comprendere le tecniche di suggerimento : man mano che sperimenti con i modelli di linguaggio e apprendimento automatico, inizierai a notare modelli nel modo in cui rispondono a diversi suggerimenti. Ricerca e apprendi diverse tecniche di suggerimento per ottenere una migliore comprensione di come guidare l'output di un modello in modo efficace.

5. Possedere o sviluppare forti capacità linguistiche : un buon ingegnere di prompt deve avere una forte padronanza del linguaggio ed essere in grado di pensare in modo creativo e analitico su come i diversi prompt potrebbero influenzare le risposte di un modello.

6. Impara a programmare (facoltativo ma consigliato) : sebbene non strettamente necessarie, le abilità di programmazione possono migliorare notevolmente le tue capacità di ingegnere tempestivo. L'apprendimento di un linguaggio di programmazione come Python, comunemente utilizzato nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, può essere particolarmente vantaggioso.

7. Rimani aggiornato : il campo dell'IA è in rapida evoluzione e vengono continuamente sviluppati nuove tecniche e modelli. Rimani aggiornato con le ultime ricerche e sviluppi per assicurarti che le tue competenze rimangano pertinenti.

8. Acquisisci esperienza : infine, il modo migliore per diventare esperti nell'ingegneria tempestiva è attraverso l'esperienza. Che tu stia lavorando ai tuoi progetti, collaborando con altri o ricoprendo un ruolo che prevede un'ingegnerizzazione rapida, la pratica continua è fondamentale.

Diventare un ingegnere pronto è più un viaggio che una destinazione. Implica apprendimento e pratica continui, ma per coloro che sono incuriositi dall'intersezione di linguaggio, creatività e intelligenza artificiale, può essere un percorso gratificante e appagante.

Come fare soldi con l'ingegneria rapida?

Mentre l'intelligenza artificiale continua a permeare ogni aspetto della nostra vita, il ruolo dell'ingegneria tempestiva è diventato più importante e redditizio. Ma come si fa a fare soldi in questo campo emergente? Ecco alcune potenziali strade per monetizzare le tue capacità di ingegneria rapida.

1. Impiego a tempo pieno : man mano che i modelli di linguaggio AI diventano parte integrante di più aziende e servizi, molte aziende stanno assumendo ingegneri tempestivi a tempo pieno per aiutare a perfezionare le loro interazioni AI. Questi ruoli possono essere trovati in una vasta gamma di settori, dalle aziende tecnologiche e dalle startup di intelligenza artificiale alle aziende più grandi che stanno integrando l'IA nei loro servizi. Tieni d'occhio gli annunci di lavoro nei settori dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e della scienza dei dati per trovare queste opportunità.

2. Libero professionista : se preferisci un accordo di lavoro più flessibile, il libero professionista come ingegnere pronto potrebbe essere un'opzione eccellente. Molte aziende richiedono l'ottimizzazione dell'IA ma non hanno la necessità o le risorse per un dipendente a tempo pieno. Puoi offrire i tuoi servizi su piattaforme freelance come Upwork o PromptBase o creare il tuo sito web per attirare clienti.

3. Consulenza : se hai costruito una solida reputazione e hai una vasta esperienza nella progettazione rapida, potresti prendere in considerazione l'idea di offrire servizi di consulenza. Molte organizzazioni stanno appena iniziando a esplorare le applicazioni di intelligenza artificiale e apprezzerebbero la guida di esperti su come interagire in modo efficace con i modelli di intelligenza artificiale.

4. Formazione e istruzione : come campo emergente, c'è una crescente domanda di formazione nell'ingegneria immediata. Potresti creare un corso online, offrire sessioni di formazione personalizzate o persino scrivere un libro sull'argomento.

5. Creazione di contenuti AI : gli ingegneri di Prompt possono anche fare soldi usando le loro competenze per generare contenuti creati da AI. Ciò potrebbe comportare la scrittura di articoli, libri o altre forme di contenuto generati dall'intelligenza artificiale che possono essere venduti o utilizzati per il marketing.

6. Creazione e vendita di strumenti di intelligenza artificiale : se hai le competenze tecniche e hai esperienza con i linguaggi di programmazione, puoi creare strumenti di intelligenza artificiale che sfruttano un'efficace ingegneria rapida. Questi strumenti potrebbero quindi essere venduti ad aziende o privati.

Come in qualsiasi campo, la tua capacità di fare soldi come ingegnere tempestivo dipenderà da diversi fattori, tra cui il tuo livello di competenza, la tua reputazione e la domanda del mercato per i tuoi servizi.

È anche un campo in rapida evoluzione, quindi rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico sarà essenziale per il successo.

Con le giuste competenze e un approccio proattivo, non c'è limite alle opportunità nell'entusiasmante mondo dell'ingegneria tempestiva!

Pensieri finali

Come abbiamo esplorato in questa guida, l'ingegneria rapida si trova nell'entusiasmante intersezione di linguaggio, tecnologia e creatività.

Questo campo emergente sta diventando un ingranaggio essenziale nel meccanismo dell'intelligenza artificiale, aiutandoci a comunicare in modo più efficace con l'IA e rendendo questi potenti strumenti più accessibili e pratici.

Sebbene al suo interno, l'ingegneria rapida implichi la creazione di input per guidare il linguaggio dell'IA e i modelli di apprendimento automatico, è molto più che porre domande o impartire comandi. Si tratta di capire come questi modelli rispondono a diverse richieste, iterando e perfezionando queste richieste per allineare l'output del modello con i nostri obiettivi.

L'ingegneria rapida sta già trovando applicazioni in vari settori, dalla generazione di contenuti al servizio clienti, dall'analisi dei dati all'istruzione. E poiché l'IA continua a evolversi e maturare, è probabile che l'importanza e l'influenza dell'ingegneria rapida non facciano che aumentare.

Che tu sia un appassionato di intelligenza artificiale, uno sviluppatore, un creatore di contenuti o semplicemente curioso del futuro della tecnologia, la comprensione dell'ingegneria rapida può fornirti un prezioso set di competenze!

Se vuoi saperne di più su come ChatGPT e l'IA generativa cambieranno il mondo, guarda il video qui sotto: