Czym jest szybka inżynieria? Wyjaśnienie z przykładami

Nie jest tajemnicą, że gwałtowny wzrost generatywnej sztucznej inteligencji, takiej jak ChatGPT, sprawi, że niektóre zawody staną się przestarzałe; jednak stworzy również kilka nowych miejsc pracy. Jedną z takich nowych ekscytujących ról, która powoli nabiera rozpędu, jest „szybka inżynieria”.

Szybka inżynieria to proces udoskonalania interakcji z systemami sztucznej inteligencji, takimi jak ChatGPT, w celu uzyskania optymalnych odpowiedzi. Szybki inżynier opracowuje właściwe pytanie lub polecenie, które poprowadzi sztuczną inteligencję w celu dostarczenia najdokładniejszej i najbardziej przydatnej odpowiedzi.

W tym artykule odkryjemy fascynujący świat szybkiej inżynierii. Omówimy proces szybkiej inżynierii, zwrócimy uwagę na jego rzeczywiste zastosowania i wpływ oraz zbadamy niektóre związane z nim wyzwania i ograniczenia.

Wejdźmy w to!

Spis treści

• Czym jest szybka inżynieria?
• Co to jest szybki proces inżynieryjny?
• Co robi szybki inżynier?
  • Przykład 1: Chatbot obsługi klienta
  • Przykład 2: Generowanie treści wspomagane sztuczną inteligencją
  • Przykład 3: AI w badaniach naukowych
• Czy szybka inżynieria wymaga kodowania?
• Jak zostać szybkim inżynierem?
• Jak zarabiać dzięki szybkiej inżynierii?
• Końcowe przemyślenia

Czym jest szybka inżynieria?

Jeśli zwrócisz uwagę na wiadomości dotyczące sztucznej inteligencji , często natkniesz się na termin „szybka inżynieria”. Ale co to dokładnie oznacza?

Mówiąc najprościej, inżynieria podpowiedzi to praktyka tworzenia skutecznych zapytań lub danych wejściowych — zwanych zachętami — w celu poprowadzenia modelu języka AI w kierunku generowania pożądanych odpowiedzi.

Duże modele językowe, takie jak GPT-4 OpenAI, to bardzo zaawansowani partnerzy konwersacji, którzy wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego do rozumienia i generowania tekstu podobnego do ludzkiego; jednak polegają na podpowiedziach, aby rozpocząć rozmowę. Sposób sformułowania pytania lub polecenia ma znaczący wpływ na otrzymaną odpowiedź.

Weźmy na przykład scenariusz, w którym chcesz poznać stolicę Francji na podstawie modelu językowego. Jeśli podasz niejasne dane, takie jak „Francja”, model sztucznej inteligencji może nie zrozumieć, jakich konkretnych informacji szukasz.

Może zwrócić różne wyniki, takie jak informacje o geografii, historii lub gospodarce Francji.

Jeśli jednak dostosujesz podpowiedź, aby była bardziej szczegółowa, na przykład „Jaka jest stolica Francji?”, model prawdopodobnie udzieli dokładnej odpowiedzi, której potrzebujesz: „Paryż”.

Szybka inżynieria nie ogranicza się do prostych zapytań w celu ustalenia faktów. Dotyczy to szerokiego zakresu zastosowań, od generowania kreatywnych treści i dostarczania spersonalizowanych rekomendacji, po automatyzację obsługi klienta i wspomaganie badań naukowych.

W tych bardziej złożonych sytuacjach szybka inżynieria wymaga dodania większego kontekstu, dostrojenia sformułowań lub eksperymentowania z innymi czynnikami, które mogą wpłynąć na wyniki modelu.

Znaczenie szybkiej inżynierii wzrosło wraz z pojawieniem się potężniejszych modeli językowych. Modele te generują odpowiedzi na podstawie swoich danych treningowych i konkretnego monitu, który otrzymują, co oznacza, że ​​tworzenie podpowiedzi ma kluczowe znaczenie dla wykorzystania ich pełnego potencjału.

To sztuka i nauka, łącząca niuanse językowe ze zrozumieniem technicznym, i staje się podstawową umiejętnością, gdy pogłębiamy naszą interakcję z systemami sztucznej inteligencji.

W następnej sekcji przyjrzymy się, jak wygląda szybki proces inżynieryjny.

Co to jest szybki proces inżynieryjny?

Zanurzając się w świat szybkiej inżynierii, można się zastanawiać, jak właściwie wygląda ten proces.

Chociaż formułowanie pytań lub stwierdzeń dla modelu AI może wydawać się prostym zadaniem, rzeczywistość obejmuje dobrze ustrukturyzowany, iteracyjny proces.

Rozbijmy to na czynniki pierwsze i przyjrzyjmy się kilku namacalnym przykładom, aby lepiej zrozumieć ten proces.

1. Zdefiniowanie celu : Pierwszym krokiem w procesie inżynierii sztucznej inteligencji jest wyznaczenie jasnego celu. Co ma generować sztuczna inteligencja? Jeśli jesteś twórcą treści i szukasz pomysłów na blogi dotyczące energii odnawialnej, Twoim celem może być wygenerowanie przez sztuczną inteligencję listy potencjalnych tytułów lub tematów blogów.

2. Tworzenie wstępnego monitu : mając na uwadze cel, nadszedł czas na szkic wstępnego monitu. Może to przybrać formę pytania, polecenia, a nawet scenariusza, w zależności od celu. Zgodnie z poprzednim przykładem, początkowa zachęta może brzmieć: „Zaproponuj pięć tematów postów na blogu dotyczących energii odnawialnej”.

3. Testowanie zachęty : Początkowa zachęta jest następnie wprowadzana do modelu językowego, a odpowiedź jest analizowana. Tutaj model może wygenerować listę ogólnych tematów dotyczących energii odnawialnej. Chociaż mogą one być istotne, może im brakować wyjątkowego kąta lub specyficzności, na które liczyłeś.

4. Analiza odpowiedzi : ten krok polega na dokładnym przejrzeniu danych wyjściowych generowanych przez sztuczną inteligencję. Czy jest to zgodne z Twoim celem? Jeśli nie w pełni odpowiada Twoim oczekiwaniom, zanotuj obszary, w których się nie sprawdził. W naszym przykładzie generowania tematów na blogu może się okazać, że tematy nie są sprecyzowane lub są zbyt ogólne.

5. Doprecyzowanie monitu : na podstawie spostrzeżeń zebranych podczas testowania i analiz nadszedł czas na poprawienie monitu. Może to wymagać uszczegółowienia, dodania szerszego kontekstu lub zmiany sformułowania. Na przykład możesz zawęzić początkową zachętę do: „Zaproponuj pięć tematów na blogu skupiających się na innowacyjnych rozwiązaniach w sektorze energii odnawialnej”.

6. Powtarzanie procesu : etapy testowania, analizowania i udoskonalania są powtarzane, dopóki nie będziesz zadowolony, że monit konsekwentnie prowadzi model w kierunku wygenerowania pożądanej odpowiedzi. W przykładzie dotyczącym generowania tematów na blogu może to obejmować kilka iteracji, dopóki model nie zasugeruje tematów, które są unikalne, specyficzne i dostosowane do Twoich potrzeb.

7. Implementacja : gdy monit konsekwentnie przynosi pożądane wyniki, jest gotowy do wdrożenia w rzeczywistych aplikacjach, niezależnie od tego, czy jest to część rozmowy chatbota, narzędzie badawcze oparte na sztucznej inteligencji, generator treści, czy jakakolwiek inna aplikacja.

Szybka inżynieria to fascynująca mieszanka analitycznego myślenia, kreatywności i przenikliwości technicznej. Nie chodzi tylko o zadawanie pytań — chodzi o naukę zadawania właściwych pytań we właściwy sposób, aby uzyskać najbardziej przydatne odpowiedzi.

Ponieważ wciąż udoskonalamy nasze rozumienie modeli językowych i rozwijamy bardziej zaawansowane techniki szybkiej inżynierii, możliwości tego, co możemy osiągnąć dzięki sztucznej inteligencji, są praktycznie nieograniczone.

Mając to na uwadze, przyjrzyjmy się niektórym projektom, nad którymi inżynierowie podpowiedzi będą pracować w następnej sekcji.

Co robi szybki inżynier?

Czym dokładnie zajmuje się szybki inżynier?

Zasadniczo inżynier szybkiej obsługi wykorzystuje swoją wiedzę na temat sztucznej inteligencji i modeli językowych do tworzenia skutecznych podpowiedzi, które kierują systemy sztucznej inteligencji w kierunku generowania pożądanych odpowiedzi.

Przyjrzyjmy się kilku przykładom działania szybkiego inżyniera w różnych scenariuszach:

Przykład 1: Chatbot obsługi klienta

Wyobraź sobie firmę, która chce wdrożyć chatbota do obsługi typowych zapytań klientów. Inżynier ds. szybkiej obsługi pracowałby nad zaprojektowaniem monitów, które mogą uzyskać od klientów niezbędne informacje, aby lepiej im pomóc.

Na przykład, jeśli klient stwierdzi: „Nie mogę się zalogować”, inżynier ds. podpowiedzi może zaprojektować chatbota tak, aby odpowiedział: „Przykro mi, że masz problemy. Czy podczas próby logowania otrzymujesz komunikaty o błędach?” Ten monit ma na celu wyodrębnienie bardziej szczegółowych informacji, które pomogą rozwiązać problem.

Przykład 2: Generowanie treści wspomagane sztuczną inteligencją

W innym scenariuszu załóżmy, że pisarz używa narzędzia AI do generowania pomysłów na treści. Źle zaprojektowany monit, taki jak „pomysły”, dałby szereg niepowiązanych tematów.

Inżynier ds. podpowiedzi opracowałby bardziej precyzyjną podpowiedź, na przykład „Wygeneruj pięć pomysłów na temat bloga związanych ze zrównoważonymi trendami w modzie w 2023 r.”. Ta zachęta z większym prawdopodobieństwem przyniesie oczekiwane rezultaty, jakich potrzebuje autor.

Przykład 3: AI w badaniach naukowych

Wyobraźmy sobie badacza wykorzystującego sztuczną inteligencję do analizowania ogromnej ilości danych i generowania hipotez. Badacz może początkowo podpowiedzieć modelowi „Analizuj dane”. Ale ta niejasna zachęta może prowadzić do nieostrej analizy.

Zamiast tego inżynier monitów pomógłby udoskonalić monit, aby był bardziej szczegółowy, na przykład „Analizuj dane, aby zidentyfikować potencjalne korelacje między zmienną A i zmienną B”.

Kluczowym aspektem roli inżyniera podpowiedzi jest iteracyjny proces testowania i udoskonalania podpowiedzi na podstawie odpowiedzi modelu. Często wymaga to wielu cykli dostosowań, aby poprowadzić system sztucznej inteligencji w kierunku generowania najlepszej możliwej reakcji.

Podsumowując, szybki inżynier łączy wiedzę techniczną z finezją językową, aby kształtować nasze interakcje ze sztuczną inteligencją.

Są istotną częścią każdego zespołu, który chce wykorzystać moc modeli językowych sztucznej inteligencji, a ich praca ma kluczowe znaczenie dla uczynienia tych złożonych narzędzi dostępnymi, użytecznymi i wydajnymi w wielu zastosowaniach.

Czy szybka inżynieria wymaga kodowania?

Częstym pytaniem dotyczącym szybkiej inżynierii jest to, czy wymaga ona umiejętności kodowania. Krótka odpowiedź brzmi: niekoniecznie, ale może pomóc .

Zasadniczo inżynieria podpowiedzi polega bardziej na zrozumieniu, jak działają modele językowe i tworzeniu skutecznych podpowiedzi, które poprowadzą je do określonego wyniku.

Chociaż nie musisz mieć stopnia naukowego w dziedzinie informatyki ani być inżynierem uczenia maszynowego, ta praca wymaga solidnej znajomości zasad języka, umiejętności analitycznego i kreatywnego myślenia oraz zrozumienia modeli i systemów sztucznej inteligencji, które znasz. pracujemy z.

To powiedziawszy, pewna znajomość programowania może być korzystna, szczególnie w bardziej technicznych lub zaawansowanych zastosowaniach szybkiej inżynierii.

Na przykład podczas pracy z modelami językowymi, takimi jak GPT-4 , zwykle wchodzisz z nimi w interakcję za pośrednictwem interfejsu API, a krytycznym aspektem tego jest pisanie kodu.

Dodatkowo, jeśli chcesz wdrożyć bardziej złożone strategie podpowiedzi, takie jak dynamiczne dostosowywanie podpowiedzi na podstawie poprzednich odpowiedzi modelu lub danych wejściowych użytkownika, konieczne byłoby zaplecze techniczne.

Co więcej, jeśli chcesz użyć uczenia się przez wzmacnianie do dostrojenia modelu językowego, aby lepiej reagował na niektóre typy monitów dotyczących bardziej złożonych zadań, wymagałoby to również umiejętności kodowania, a także głębszego zrozumienia zasad uczenia maszynowego.

Podsumowując, chociaż możesz zacząć od szybkiej inżynierii bez umiejętności kodowania, posiadanie pewnej biegłości w programowaniu może otworzyć więcej możliwości i pozwolić ci zaangażować się w tę dziedzinę na głębszym poziomie.

Dobrą wiadomością jest to, że dla osób zainteresowanych nauką kodowania dostępnych jest wiele

Jak zostać szybkim inżynierem?

Biorąc pod uwagę rosnące znaczenie szybkiej inżynierii w świecie sztucznej inteligencji, nie jest niespodzianką, że wiele osób jest zainteresowanych kontynuowaniem jej kariery lub włączeniem jej do swoich obecnych ról. Ale jak zostać szybkim inżynierem?

Oto kilka kroków od profesjonalnych inżynierów:

1. Zapoznaj się ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym : zrozumienie podstawowych zasad sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jest niezbędne dla każdego, kto rozważa natychmiastową pracę inżyniera. Dostępnych jest wiele kursów i zasobów online, które mogą zapewnić solidne podstawy w tych obszarach.

2. Dowiedz się więcej o modelach językowych : ponieważ szybka inżynieria polega przede wszystkim na interakcji z modelami językowymi, dogłębne zrozumienie tych modeli ma kluczowe znaczenie. Dowiedz się więcej o różnych systemach sztucznej inteligencji i modelach sztucznej inteligencji, takich jak BERT, GPT-3, GPT-4 i inne, i dowiedz się, jak są szkolone i jak generują odpowiedzi.

3. Eksperymentuj z dużymi modelami językowymi : Praktyczne doświadczenie to jeden z najlepszych sposobów nauki, jeśli interesuje Cię szybka praca inżynierska. Wiele organizacji zajmujących się badaniem sztucznej inteligencji, w tym OpenAI, udostępnia interfejsy API, które umożliwiają interakcję z ich modelami językowymi. Spróbuj stworzyć różne monity i obserwuj reakcję modelu.

4. Zrozum techniki monitowania : eksperymentując z językami i modelami uczenia maszynowego, zaczniesz dostrzegać wzorce w sposobie reagowania na różne monity. Zbadaj i poznaj różne techniki podpowiedzi, aby lepiej zrozumieć, jak skutecznie kierować danymi wyjściowymi modelu.

5. Posiadać lub rozwijać silne umiejętności językowe : dobry inżynier podpowiedzi musi dobrze znać język i być w stanie myśleć kreatywnie i analitycznie o tym, jak różne podpowiedzi mogą wpływać na reakcje modelu.

6. Naucz się programować (opcjonalne, ale zalecane) : Chociaż nie jest to bezwzględnie konieczne, umiejętności programistyczne mogą znacznie zwiększyć Twoje możliwości szybkiego inżyniera. Nauka języka programowania, takiego jak Python, który jest powszechnie używany w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, może być szczególnie korzystna.

7. Bądź na bieżąco : Dziedzina sztucznej inteligencji szybko się rozwija i cały czas powstają nowe techniki i modele. Bądź na bieżąco z najnowszymi badaniami i osiągnięciami, aby upewnić się, że Twoje umiejętności pozostają aktualne.

8. Zdobądź doświadczenie : Najlepszym sposobem na osiągnięcie biegłości w szybkiej inżynierii jest zdobywanie doświadczenia. Niezależnie od tego, czy pracujesz nad własnymi projektami, współpracujesz z innymi, czy też jesteś zatrudniony na stanowisku wymagającym szybkiej inżynierii, ciągła praktyka jest kluczowa.

Zostanie szybkim inżynierem to bardziej podróż niż cel. Obejmuje ciągłą naukę i praktykę, ale dla osób zaintrygowanych połączeniem języka, kreatywności i sztucznej inteligencji może być satysfakcjonującą i satysfakcjonującą ścieżką.

Jak zarabiać dzięki szybkiej inżynierii?

Ponieważ sztuczna inteligencja nadal przenika każdy aspekt naszego życia, rola szybkiej inżynierii stała się ważniejsza i bardziej lukratywna. Ale jak można zarabiać pieniądze w tej rozwijającej się dziedzinie? Oto kilka potencjalnych możliwości zarabiania na swoich szybkich umiejętnościach inżynierskich.

1. Zatrudnienie w pełnym wymiarze godzin : w miarę jak modele językowe AI stają się integralną częścią większej liczby firm i usług, wiele firm zatrudnia pełnoetatowych inżynierów, którzy pomagają udoskonalić interakcje AI. Role te można znaleźć w wielu branżach, od firm technologicznych i startupów zajmujących się sztuczną inteligencją po większe korporacje, które integrują sztuczną inteligencję ze swoimi usługami. Śledź oferty pracy w sektorach sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i nauki o danych, aby znaleźć te możliwości.

2. Freelancing : Jeśli wolisz bardziej elastyczną organizację pracy, freelancing jako szybki inżynier może być doskonałą opcją. Wiele firm wymaga optymalizacji AI, ale nie ma potrzeby ani zasobów dla pracownika pełnoetatowego. Możesz oferować swoje usługi na zewnętrznych platformach, takich jak Upwork lub PromptBase, lub stworzyć własną stronę internetową, aby przyciągnąć klientów.

3. Doradztwo : Jeśli zbudowałeś dobrą reputację i masz duże doświadczenie w szybkiej inżynierii, możesz rozważyć oferowanie usług konsultingowych. Wiele organizacji dopiero zaczyna odkrywać zastosowania sztucznej inteligencji i ceni sobie wskazówki ekspertów dotyczące skutecznej interakcji z modelami sztucznej inteligencji.

4. Szkolenie i edukacja : Ponieważ jest to rozwijająca się dziedzina, istnieje rosnące zapotrzebowanie na edukację w zakresie szybkiej inżynierii. Możesz stworzyć kurs online, oferować spersonalizowane sesje szkoleniowe, a nawet napisać książkę na ten temat.

5. Tworzenie treści AI : inżynierowie Prompt mogą również zarabiać pieniądze, wykorzystując swoje umiejętności do generowania treści tworzonych przez AI. Może to obejmować pisanie artykułów, książek lub innych form treści tworzonych przez sztuczną inteligencję, które można sprzedawać lub wykorzystywać w celach marketingowych.

6. Tworzenie i sprzedaż narzędzi sztucznej inteligencji : jeśli masz umiejętności techniczne i doświadczenie z językami programowania, możesz tworzyć narzędzia sztucznej inteligencji, które wykorzystują efektywną szybką inżynierię. Narzędzia te można następnie sprzedawać firmom lub osobom fizycznym.

Jak w każdej dziedzinie, Twoja zdolność do zarabiania pieniędzy jako szybkiego inżyniera będzie zależała od kilku czynników, w tym od poziomu wiedzy specjalistycznej, reputacji i zapotrzebowania rynku na Twoje usługi.

Jest to również szybko rozwijająca się dziedzina, więc bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego będzie niezbędne do odniesienia sukcesu.

Dzięki odpowiednim umiejętnościom i proaktywnemu podejściu możliwości w ekscytującym świecie szybkiej inżynierii są nieograniczone!

Końcowe przemyślenia

Jak zbadaliśmy w tym przewodniku, szybka inżynieria stanowi ekscytujące połączenie języka, technologii i kreatywności.

Ta rozwijająca się dziedzina staje się niezbędnym trybikiem w maszynerii sztucznej inteligencji, pomagając nam skuteczniej komunikować się z AI i czyniąc te potężne narzędzia bardziej dostępnymi i praktycznymi.

Chociaż w swej istocie szybka inżynieria obejmuje tworzenie danych wejściowych w celu kierowania językiem AI i modelami uczenia maszynowego, jest to znacznie więcej niż tylko zadawanie pytań lub wydawanie poleceń. Chodzi o zrozumienie, w jaki sposób te modele reagują na różne monity, powtarzanie i udoskonalanie tych monitów, aby dostosować dane wyjściowe modelu do naszych celów.

Szybka inżynieria znajduje już zastosowania w różnych sektorach — od tworzenia treści po obsługę klienta, od analizy danych po edukację. A ponieważ sztuczna inteligencja nadal ewoluuje i dojrzewa, prawdopodobne jest, że znaczenie i wpływ szybkiej inżynierii będzie tylko rosnąć.

Niezależnie od tego, czy jesteś entuzjastą sztucznej inteligencji, programistą, twórcą treści, czy po prostu ciekawi Cię przyszłość technologii, zrozumienie szybkiej inżynierii może wyposażyć Cię w cenny zestaw umiejętności!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak ChatGPT i generatywna sztuczna inteligencja zmienią świat, obejrzyj poniższy film: