พรอมต์ เอ็นจิเนียริ่ง คืออะไร? คำอธิบายพร้อมตัวอย่าง

ไม่มีความลับใดที่การเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เช่นChatGPTจะทำให้งานบางอย่างล้าสมัย อย่างไรก็ตาม มันจะสร้างงานใหม่ขึ้นมาด้วย บทบาทใหม่ที่น่าตื่นเต้นอย่างหนึ่งที่ได้รับแรงผลักดันอย่างช้าๆ คือ "วิศวกรรมที่รวดเร็ว"

วิศวกรรมพร้อมท์คือกระบวนการปรับแต่งการโต้ตอบกับระบบ AI เช่น ChatGPT เพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุด วิศวกรที่รวดเร็วจะสร้างคำถามหรือคำสั่งที่เหมาะสมซึ่งจะแนะนำ AI ให้ส่งคำตอบที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์ที่สุด

ในบทความนี้ เราจะสำรวจโลกอันน่าทึ่งของวิศวกรรมที่รวดเร็ว เราจะหารือเกี่ยวกับกระบวนการของวิศวกรรมที่รวดเร็ว เน้นการใช้งานและผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง และตรวจสอบความท้าทายและข้อจำกัดบางประการ

เข้าเรื่องกันเลย!

สารบัญ

• พรอมต์ เอ็นจิเนียริ่ง คืออะไร?
• กระบวนการวิศวกรรมพรอมต์คืออะไร?
• Prompt Engineer ทำอะไร?
  • ตัวอย่างที่ 1: Chatbot ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า
  • ตัวอย่างที่ 2: การสร้างเนื้อหาโดยใช้ AI ช่วย
  • ตัวอย่างที่ 3: AI ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
• Prompt Engineering จำเป็นต้องมีการเข้ารหัสหรือไม่?
• คุณจะเป็น Prompt Engineer ได้อย่างไร
• สร้างรายได้กับพรอมท์ เอ็นจิเนียริ่ง ได้อย่างไร?
• ความคิดสุดท้าย

พรอมต์ เอ็นจิเนียริ่ง คืออะไร?

หากคุณให้ความสนใจกับข่าวเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์คุณมักจะเจอคำว่า "prompt engineering" แต่สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร

พูดง่ายๆ ก็คือ วิศวกรรมพรอมต์คือการฝึกฝนในการสร้างข้อความค้นหาหรืออินพุตที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งเรียกว่าพรอมต์ เพื่อเป็นแนวทางให้โมเดลภาษา AI ไปสู่การสร้างคำตอบที่ต้องการ

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่นGPT-4 ของ OpenAIเป็นคู่สนทนาขั้นสูงที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ อย่างไรก็ตาม พวกเขาอาศัยการแจ้งเพื่อเริ่มต้นการสนทนา วิธีที่คุณใช้วลีคำถามหรือคำสั่งมีผลกระทบอย่างมากต่อคำตอบที่คุณได้รับ

ยกตัวอย่างเช่น สถานการณ์ที่คุณต้องการรู้จักเมืองหลวงของฝรั่งเศสจากรูปแบบภาษา หากคุณให้ข้อมูลที่คลุมเครือ เช่น “ฝรั่งเศส” โมเดล AI อาจไม่เข้าใจข้อมูลเฉพาะที่คุณต้องการ

มันสามารถส่งคืนผลลัพธ์ที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลเกี่ยวกับภูมิศาสตร์ ประวัติศาสตร์ หรือเศรษฐกิจของฝรั่งเศส

อย่างไรก็ตาม หากคุณปรับแต่งข้อความแจ้งให้เจาะจงมากขึ้น เช่น "เมืองหลวงของฝรั่งเศสคืออะไร" แบบจำลองน่าจะให้คำตอบที่คุณต้องการ: "ปารีส"

วิศวกรรมพรอมต์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การค้นหาข้อเท็จจริงง่ายๆ นำไปใช้กับแอปพลิเคชันที่หลากหลายตั้งแต่การสร้างเนื้อหาที่สร้างสรรค์และการให้คำแนะนำส่วนบุคคล ไปจนถึงการบริการลูกค้าโดยอัตโนมัติและการช่วยเหลือในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น วิศวกรรมพร้อมท์จำเป็นต้องเพิ่มบริบท ปรับแต่งถ้อยคำ หรือทดลองกับปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อเอาต์พุตของโมเดล

ความสำคัญของวิศวกรรมพร้อมรับคำได้รับการขยายด้วยการถือกำเนิดของโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โมเดลเหล่านี้สร้างการตอบสนองตามข้อมูลการฝึกอบรมและข้อความแจ้งเฉพาะที่พวกเขาได้รับ หมายความว่าการสร้างข้อความแจ้งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการควบคุมศักยภาพสูงสุด

เป็นศาสตร์และศิลป์ที่ผสานความแตกต่างทางภาษาเข้ากับความเข้าใจทางเทคนิค และกลายเป็นทักษะที่จำเป็นเมื่อเราเพิ่มปฏิสัมพันธ์กับระบบ AI ให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ในหัวข้อถัดไป เราจะมาดูกันว่ากระบวนการทางวิศวกรรมพร้อมท์นั้นมีลักษณะอย่างไร

กระบวนการวิศวกรรมพรอมต์คืออะไร?

ดำดิ่งสู่โลกแห่งวิศวกรรมที่รวดเร็ว บางคนอาจสงสัยว่ากระบวนการจริง ๆ แล้วเป็นอย่างไร

แม้ว่าอาจดูเหมือนเป็นงานที่ตรงไปตรงมาในการกำหนดคำถามหรือข้อความสำหรับแบบจำลอง AI แต่ความจริงแล้วเกี่ยวข้องกับกระบวนการที่มีโครงสร้างดีและวนซ้ำ

เรามาแยกย่อยและสำรวจตัวอย่างที่จับต้องได้เพื่อให้เข้าใจกระบวนการได้ดีขึ้น

1. การกำหนดเป้าหมาย : ขั้นตอนแรกในกระบวนการของ AI Prompt Engineering เกี่ยวข้องกับการตั้งวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน คุณต้องการให้ AI สร้างอะไร หากคุณเป็นผู้สร้างเนื้อหาที่กำลังมองหาแนวคิดบล็อกเกี่ยวกับพลังงานหมุนเวียน เป้าหมายของคุณคือให้ AI สร้างรายชื่อบล็อกหรือหัวข้อที่เป็นไปได้

2. การสร้างพรอมต์เริ่มต้น : เมื่อมีเป้าหมายในใจแล้ว ก็ถึงเวลาร่างพรอมต์เริ่มต้น ซึ่งอาจอยู่ในรูปแบบของคำถาม คำสั่ง หรือแม้แต่สถานการณ์จำลอง ขึ้นอยู่กับเป้าหมาย จากตัวอย่างก่อนหน้านี้ ข้อความแจ้งเริ่มต้นอาจเป็น "แนะนำบล็อกโพสต์ 5 หัวข้อเกี่ยวกับพลังงานหมุนเวียน"

3. การทดสอบพร้อมท์ : จากนั้นพรอมต์เริ่มต้นจะถูกป้อนลงในโมเดลภาษา และการตอบสนองจะถูกวิเคราะห์ ที่นี่ แบบจำลองอาจสร้างรายการหัวข้อพลังงานหมุนเวียนทั่วไป แม้ว่าสิ่งเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกัน แต่ก็อาจขาดมุมหรือความเฉพาะเจาะจงที่คุณคาดหวังไว้

4. วิเคราะห์การตอบสนอง : ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI อย่างรอบคอบ สอดคล้องกับเป้าหมายของคุณหรือไม่? หากไม่ตรงกับความคาดหวังของคุณ ให้จดส่วนที่ขาด ในตัวอย่างการสร้างหัวข้อบล็อกของเรา คุณอาจพบว่าหัวข้อไม่เจาะจงหรือกว้างเกินไป

5. ปรับปรุงข้อความแจ้ง : ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมจากการทดสอบและการวิเคราะห์ ถึงเวลาแก้ไขข้อความแจ้งแล้ว ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการทำให้เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เพิ่มบริบท หรือเปลี่ยนการใช้ถ้อยคำ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถปรับแต่งข้อความแจ้งเริ่มต้นเป็น: “แนะนำหัวข้อบล็อก 5 หัวข้อโดยเน้นที่โซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในภาคส่วนพลังงานหมุนเวียน”

6. วนซ้ำกระบวนการ : ขั้นตอนการทดสอบ การวิเคราะห์ และการปรับปรุงจะทำซ้ำจนกว่าคุณจะพอใจที่ข้อความแจ้งจะแนะนำโมเดลอย่างต่อเนื่องเพื่อสร้างการตอบสนองที่ต้องการ ในตัวอย่างการสร้างหัวข้อบล็อก การดำเนินการนี้อาจเกี่ยวข้องกับการวนซ้ำหลายครั้งจนกว่าโมเดลจะแนะนำหัวข้อที่ไม่ซ้ำใคร เฉพาะเจาะจง และสอดคล้องกับความต้องการของคุณ

7. การนำไปปฏิบัติ : เมื่อพรอมต์ให้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการอย่างสม่ำเสมอ ก็พร้อมที่จะปรับใช้ในแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาแชทบอท เครื่องมือวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครื่องสร้างเนื้อหา หรือแอปพลิเคชันอื่นๆ

Prompt Engineering เป็นการผสมผสานระหว่างการคิดวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และความเฉียบแหลมทางเทคนิคได้อย่างน่าทึ่ง ไม่ใช่แค่การถามคำถามเท่านั้น แต่เป็นการเรียนรู้ที่จะถามคำถามที่ถูกต้องด้วยวิธีที่ถูกต้องเพื่อดึงเอาคำตอบที่มีประโยชน์ที่สุดออกมา

ในขณะที่เราปรับปรุงความเข้าใจเกี่ยวกับโมเดลภาษาและพัฒนาเทคนิคทางวิศวกรรมขั้นสูงขั้นสูงอย่างต่อเนื่อง ความเป็นไปได้สำหรับสิ่งที่เราสามารถทำได้ด้วย AI นั้นแทบจะไร้ขีดจำกัด

เมื่อทราบแล้ว ลองมาดูโปรเจ็กต์ที่วิศวกรพร้อมรับคำจะทำงานในหัวข้อถัดไป

Prompt Engineer ทำอะไร?

ดังนั้นวิศวกรที่พร้อมท์ทำอะไรกันแน่?

โดยพื้นฐานแล้ว วิศวกรพร้อมรับคำจะใช้ประโยชน์จากความเข้าใจเกี่ยวกับ AI และโมเดลภาษาเพื่อสร้างข้อความแจ้งที่มีประสิทธิภาพซึ่งแนะนำระบบ AI ไปสู่การสร้างการตอบสนองที่ต้องการ

มาดูตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีการทำงานของ Prompt Engineer ในสถานการณ์ต่างๆ กัน:

ตัวอย่างที่ 1: Chatbot ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า

ลองนึกภาพบริษัทที่ต้องการใช้แชทบอทเพื่อจัดการกับคำถามทั่วไปของลูกค้า วิศวกรพร้อมรับคำจะทำงานเพื่อออกแบบพรอมต์ที่สามารถดึงข้อมูลที่จำเป็นจากลูกค้าเพื่อช่วยเหลือพวกเขาได้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าแจ้งว่า “ฉันไม่สามารถเข้าสู่ระบบได้” วิศวกรพร้อมรับคำอาจออกแบบแชทบอทให้ตอบกลับด้วยข้อความว่า “ฉันเสียใจที่ได้ทราบว่าคุณประสบปัญหา คุณได้รับข้อความแสดงข้อผิดพลาดเมื่อคุณพยายามเข้าสู่ระบบหรือไม่” ข้อความแจ้งนี้ออกแบบมาเพื่อดึงข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นเพื่อช่วยแก้ไขปัญหา

ตัวอย่างที่ 2: การสร้างเนื้อหาโดยใช้ AI ช่วย

ในอีกสถานการณ์หนึ่ง สมมติว่านักเขียนกำลังใช้เครื่องมือ AI เพื่อสร้างแนวคิดเนื้อหา พรอมต์ที่ออกแบบมาไม่ดีเช่น "ไอเดีย" จะทำให้เกิดหัวข้อที่ไม่เกี่ยวข้องมากมาย

วิศวกรที่พร้อมรับคำจะสร้างข้อความแจ้งที่แม่นยำยิ่งขึ้น เช่น “สร้างแนวคิดหัวข้อบล็อก 5 หัวข้อที่เกี่ยวข้องกับเทรนด์แฟชั่นที่ยั่งยืนในปี 2023” ข้อความแจ้งนี้มีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ตามเป้าหมายที่ผู้เขียนต้องการ

ตัวอย่างที่ 3: AI ในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์

พิจารณานักวิจัยที่ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างสมมติฐาน เริ่มแรกผู้วิจัยอาจกระตุ้นแบบจำลองด้วย “วิเคราะห์ข้อมูล” แต่ข้อความแจ้งที่คลุมเครือนี้อาจนำไปสู่การวิเคราะห์ที่ไม่ได้โฟกัส

วิศวกรพรอมต์จะช่วยปรับแต่งพรอมต์ให้เฉพาะเจาะจงมากขึ้นแทน เช่น "วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่างตัวแปร A และตัวแปร B"

ลักษณะสำคัญของบทบาทของวิศวกรพรอมต์คือกระบวนการทดสอบซ้ำและปรับปรุงพรอมต์ตามการตอบสนองของโมเดล ซึ่งมักจะต้องมีการปรับเปลี่ยนหลายรอบเพื่อนำระบบ AI ไปสู่การสร้างการตอบสนองที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

โดยสรุปแล้ว วิศวกรที่ทันท่วงทีจะผสมผสานความเข้าใจทางเทคนิคเข้ากับความเชี่ยวชาญด้านภาษาเพื่อกำหนดรูปแบบปฏิสัมพันธ์ของเรากับ AI

พวกเขาเป็นส่วนสำคัญของทีมที่ต้องการใช้ประโยชน์จากพลังของโมเดลภาษา AI และงานของพวกเขามีส่วนสำคัญในการทำให้เครื่องมือที่ซับซ้อนเหล่านี้สามารถเข้าถึงได้ มีประโยชน์ และมีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ

Prompt Engineering จำเป็นต้องมีการเข้ารหัสหรือไม่?

คำถามทั่วไปเกี่ยวกับวิศวกรรมพรอมต์คือต้องใช้ทักษะการเขียนโค้ดหรือไม่ คำตอบสั้นๆ คือ ไม่จำเป็น แต่สามารถช่วยได้

โดยพื้นฐานแล้ว วิศวกรรมพรอมต์นั้นเกี่ยวกับการทำความเข้าใจว่าโมเดลภาษาทำงานอย่างไร และการสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพเพื่อนำทางไปสู่ผลลัพธ์เฉพาะ

แม้ว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีปริญญาวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง แต่งานนั้นจำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในหลักการของภาษา ความสามารถในการคิดวิเคราะห์และสร้างสรรค์ และความเข้าใจในโมเดล AI และระบบ AI ของคุณ กำลังทำงานร่วมกับ

ที่กล่าวว่า ความคุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมบางอย่างอาจเป็นประโยชน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานด้านเทคนิคหรือขั้นสูงของวิศวกรรมพรอมต์

ตัวอย่างเช่น เมื่อทำงานกับโมเดลภาษาอย่างGPT-4คุณมักจะโต้ตอบกับโมเดลเหล่านี้ผ่าน API และสิ่งสำคัญคือการเขียนโค้ด

นอกจากนี้ หากคุณต้องการใช้กลยุทธ์การแจ้งที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การปรับข้อความแจ้งแบบไดนามิกตามการตอบสนองก่อนหน้าของโมเดลหรืออินพุตของผู้ใช้ จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านเทคโนโลยี

ยิ่งไปกว่านั้น หากคุณสนใจที่จะใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อปรับแต่งโมเดลภาษาให้ตอบสนองต่อคำสั่งบางประเภทได้ดีขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อนมากขึ้น สิ่งนี้ยังต้องการทักษะการเขียนโค้ด เช่นเดียวกับความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับหลักการของแมชชีนเลิร์นนิง

โดยสรุป แม้ว่าคุณจะสามารถเริ่มต้นใช้งานวิศวกรรมที่รวดเร็วโดยไม่ต้องมีทักษะการเขียนโค้ด แต่การมีความเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมสามารถเปิดโอกาสได้มากขึ้นและช่วยให้คุณมีส่วนร่วมกับสาขานี้ในระดับที่ลึกขึ้น

ข่าวดีก็คือมี มากมาย สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้การเขียนโค้ด ซึ่งหลายแห่งสามารถเข้าถึงได้ฟรีทางออนไลน์

คุณจะเป็น Prompt Engineer ได้อย่างไร

เมื่อพิจารณาถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของวิศวกรรมที่ทันท่วงทีในโลกของ AI จึงไม่แปลกใจเลยที่หลายคนสนใจที่จะนำไปใช้เป็นอาชีพหรือรวมเข้ากับบทบาทที่มีอยู่ แต่คุณจะเป็นวิศวกรที่รวดเร็วได้อย่างไร

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนบางส่วนจากวิศวกรพรอมต์มืออาชีพ:

1. ทำความคุ้นเคยกับ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง : การทำความเข้าใจหลักการพื้นฐานของ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่พิจารณางานวิศวกรที่รวดเร็ว มีหลักสูตรและแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายที่สามารถปูพื้นฐานที่มั่นคงในด้านเหล่านี้ได้

2. เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดลภาษา : เนื่องจากวิศวกรรมพร้อมท์นั้นเกี่ยวกับการโต้ตอบกับโมเดลภาษาเป็นหลัก ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับโมเดลเหล่านี้จึงมีความสำคัญ เรียนรู้เกี่ยวกับระบบ AI และโมเดล AI ต่��งๆ เช่น BERT, GPT-3, GPT-4 และอื่นๆ และทำความเข้าใจวิธีการฝึกฝนและวิธีสร้างการตอบสนอง

3. ทดลองกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ : ประสบการณ์จริงเป็นหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้หากคุณสนใจงานด้านวิศวกรรมที่ทันท่วงที องค์กรวิจัย AI หลายแห่ง รวมถึง OpenAI มี API ที่ให้คุณโต้ตอบกับโมเดลภาษาของตนได้ ลองสร้างข้อความแจ้งต่างๆ และสังเกตว่าโมเดลตอบสนองอย่างไร

4. ทำความเข้าใจเทคนิคการแจ้ง : เมื่อคุณทดลองกับภาษาและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง คุณจะเริ่มสังเกตเห็นรูปแบบในการตอบสนองต่อข้อความแจ้งต่างๆ ค้นคว้าและเรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการเตือนแบบต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจวิธีแนะนำเอาต์พุตของโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ

5. มีหรือพัฒนาทักษะทางภาษาที่แข็งแกร่ง : วิศวกรพร้อมรับคำที่ดีจำเป็นต้องมีทักษะด้านภาษาที่แข็งแกร่งและสามารถคิดอย่างสร้างสรรค์และวิเคราะห์ว่าข้อความแจ้งที่แตกต่างกันอาจมีอิทธิพลต่อการตอบสนองของแบบจำลองอย่างไร

6. เรียนรู้การเขียนโค้ด (ไม่บังคับแต่แนะนำ) : แม้จะไม่จำเป็นอย่างยิ่ง แต่ทักษะการเขียนโค้ดจะช่วยเพิ่มความสามารถของคุณได้อย่างมากในฐานะวิศวกรที่พร้อมรับคำปรึกษา การเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python ซึ่งใช้กันทั่วไปใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่ง

7. ทันต่อเหตุการณ์ : สาขาของ AI มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและมีการพัฒนาเทคนิคและแบบจำลองใหม่ ๆ อยู่ตลอดเวลา ติดตามการวิจัยและพัฒนาล่าสุดเพื่อให้แน่ใจว่าทักษะของคุณยังคงมีความเกี่ยวข้อง

8. รับประสบการณ์ : ในที่สุด วิธีที่ดีที่สุดในการเป็นผู้เชี่ยวชาญในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็วคือการใช้ประสบการณ์ ไม่ว่าคุณจะทำงานในโครงการของคุณเอง ทำงานร่วมกับผู้อื่น หรือทำงานในบทบาทที่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรมที่รวดเร็ว การฝึกฝนอย่างต่อเนื่องคือกุญแจสำคัญ

การเป็นวิศวกรที่รวดเร็วนั้นเป็นการเดินทางมากกว่าจุดหมายปลายทาง มันเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้และการฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง แต่สำหรับผู้ที่หลงใหลในการผสมผสานของภาษา ความคิดสร้างสรรค์ และ AI อาจเป็นเส้นทางที่คุ้มค่าและเติมเต็ม

สร้างรายได้กับพรอมท์ เอ็นจิเนียริ่ง ได้อย่างไร?

ในขณะที่ AI ยังคงแทรกซึมอยู่ในทุกแง่มุมในชีวิตของเรา บทบาทของวิศวกรรมที่รวดเร็วจึงมีความสำคัญและให้ผลกำไรมากขึ้น แต่เราจะหาเงินในสาขาที่เกิดขึ้นใหม่นี้ได้อย่างไร? ต่อไปนี้เป็นช่องทางที่เป็นไปได้ในการสร้างรายได้จากทักษะด้านวิศวกรรมที่รวดเร็วของคุณ

1. การจ้างงานเต็มเวลา : เนื่องจากโมเดลภาษา AI กลายเป็นส่วนสำคัญในธุรกิจและบริการต่างๆ มากขึ้น บริษัทจำนวนมากจึงจ้างวิศวกรพร้อมรับคำแบบเต็มเวลาเพื่อช่วยปรับแต่งการโต้ตอบของ AI บทบาทเหล่านี้สามารถพบได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่บริษัทเทคโนโลยีและบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ที่รวมเอา AI เข้ากับบริการของตน จับตาดูรายชื่องานในภาคส่วน AI, การเรียนรู้ของเครื่อง และวิทยาการข้อมูลเพื่อค้นหาโอกาสเหล่านี้

2. การทำงานแบบอิสระ : หากคุณต้องการการจัดการงานที่ยืดหยุ่นมากกว่า การทำงานแบบอิสระในฐานะวิศวกรที่รวดเร็วอาจเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม ธุรกิจจำนวนมากต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพ AI แต่ไม่มีความต้องการหรือทรัพยากรสำหรับพนักงานประจำ คุณสามารถเสนอบริการของคุณบนแพลตฟอร์มฟรีแลนซ์ เช่น Upwork หรือ PromptBase หรือสร้างเว็บไซต์ของคุณเองเพื่อดึงดูดลูกค้า

3. การให้คำปรึกษา : หากคุณได้สร้างชื่อเสียงที่แข็งแกร่งและมีประสบการณ์มากมายในด้านวิศวกรรมที่รวดเร็ว คุณสามารถพิจารณาเสนอบริการให้คำปรึกษาได้ องค์กรหลายแห่งเพิ่งเริ่มสำรวจแอปพลิเคชัน AI และให้ความสำคัญกับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับวิธีการโต้ตอบกับโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ

4. การฝึกอบรมและการศึกษา : ในฐานะที่เป็นสาขาที่กำลังเติบโต มีความต้องการการศึกษาด้านวิศวกรรมที่ทันท่วงทีเพิ่มมากขึ้น คุณสามารถสร้างหลักสูตรออนไลน์ เสนอเซสชันการฝึกอบรมเฉพาะบุคคล หรือแม้แต่เขียนหนังสือเกี่ยวกับเรื่องนี้

5. การสร้างเนื้อหา AI : วิศวกรพร้อมท์ยังสามารถสร้างรายได้โดยใช้ทักษะของพวกเขาเพื่อสร้างเนื้อหาที่สร้างโดย AI ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเขียนบทความ หนังสือ หรือเนื้อหาในรูปแบบอื่นๆ ที่สร้างโดย AI ซึ่งสามารถขายหรือใช้เพื่อการตลาดได้

6. การสร้างและขายเครื่องมือ AI : หากคุณมีทักษะทางเทคนิคและมีประสบการณ์เกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม คุณสามารถสร้างเครื่องมือ AI ที่ใช้ประโยชน์จากวิศวกรรมพร้อมรับคำที่มีประสิทธิภาพ เครื่องมือเหล่านี้สามารถขายให้กับธุรกิจหรือบุคคลทั่วไปได้

เช่นเดียวกับสาขาอื่นๆ ความสามารถของคุณในการสร้างรายได้ในฐานะวิศวกรที่รวดเร็วจะขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ รวมถึงระดับความเชี่ยวชาญของคุณ ชื่อเสียงของคุณ และความต้องการของตลาดสำหรับบริการของคุณ

นอกจากนี้ยังเป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ดังนั้นการติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนาล่าสุดของ AI และแมชชีนเลิร์นนิงจะมีความสำคัญต่อความสำเร็จ

ด้วยทักษะที่ถูกต้องและแนวทางเชิงรุก โอกาสในโลกอันน่าตื่นเต้นของวิศวกรรมที่ทันท่วงทีไม่มีขีดจำกัด!

ความคิดสุดท้าย

ตามที่เราได้สำรวจในคู่มือนี้ วิศวกรรมพร้อมท์คือจุดบรรจบที่น่าตื่นเต้นของภาษา เทคโนโลยี และความคิดสร้างสรรค์

สาขาที่เกิดขึ้นใหม่นี้กำลังกลายเป็นฟันเฟืองสำคัญในเครื่องจักรของปัญญาประดิษฐ์ ช่วยให้เราสื่อสารกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และทำให้เครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้เข้าถึงได้และใช้งานได้จริงมากขึ้น

ในขณะที่แกนหลัก วิศวกรรมพรอมต์เกี่ยวข้องกับการประดิษฐ์อินพุตเพื่อเป็นแนวทางในภาษา AI และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง แต่เป็นมากกว่าการถามคำถามหรือออกคำสั่ง มันเกี่ยวกับการทำความเข้าใจว่าโมเดลเหล่านี้ตอบสนองต่อพรอมต์ต่างๆ อย่างไร ทำซ้ำและปรับแต่งพรอมต์เหล่านี้เพื่อให้ผลลัพธ์ของโมเดลสอดคล้องกับเป้าหมายของเรา

พรอมต์เอ็นจิเนียริ่งกำลังค้นหาแอปพลิเคชันในหลายภาคส่วน ตั้งแต่การสร้างเนื้อหาไปจนถึงการบริการลูกค้า ตั้งแต่การวิเคราะห์ข้อมูลไปจนถึงการศึกษา และในขณะที่ AI พัฒนาและเติบโตอย่างต่อเนื่อง มีแนวโน้มว่าความสำคัญและอิทธิพลของวิศวกรรมพร้อมรับคำจะยิ่งเพิ่มมากขึ้นเท่านั้น

ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่ชื่นชอบ AI นักพัฒนา ผู้สร้างเนื้อหา หรือเพียงแค่อยากรู้เกี่ยวกับอนาคตของเทคโนโลยี การทำความเข้าใจเกี่ยวกับวิศวกรรมที่ทันท่วงทีจะช่วยให้คุณได้รับชุดทักษะอันมีค่า!

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ ChatGPT และ generative AI จะเปลี่ยนโลก โปรดดูวิดีโอด้านล่าง: