Čo je rýchle inžinierstvo? Vysvetlenie s príkladmi

Nie je žiadnym tajomstvom, že explozívny vzostup generatívnej umelej inteligencie ako je nastavený spôsobí, že niektoré úlohy budú zastarané; vytvorí však aj niekoľko nových pracovných miest. Jednou takouto novou vzrušujúcou úlohou, ktorá pomaly naberá na sile, je „rýchle inžinierstvo“.

Rýchle inžinierstvo je proces zdokonaľovania interakcií so systémami AI, ako je ChatGPT, s cieľom dosiahnuť optimálne reakcie. Pohotový inžinier vytvorí správnu otázku alebo príkaz, ktorý povedie AI, aby poskytla čo najpresnejšiu a najužitočnejšiu odpoveď.

V tomto článku preskúmame fascinujúci svet rýchleho inžinierstva. Budeme diskutovať o procese rýchleho inžinierstva, poukážeme na jeho reálne aplikácie a dopady a preskúmame niektoré jeho výzvy a obmedzenia.

Pustime sa do toho!

Obsah

• Čo je rýchle inžinierstvo?
• Čo je to rýchly inžiniersky proces?
• Čo robí promptný inžinier?
  • Príklad 1: Chatbot zákazníckej podpory
  • Príklad 2: Generovanie obsahu s pomocou AI
  • Príklad 3: AI vo vedeckom výskume
• Vyžaduje si rýchle inžinierstvo kódovanie?
• Ako sa stanete promptným inžinierom?
• Ako zarobiť peniaze pomocou rýchleho inžinierstva?
• Záverečné myšlienky

Čo je rýchle inžinierstvo?

Ak venujete nejakú pozornosť novinkám o umelej inteligencii , často sa stretnete s pojmom „pohotové inžinierstvo“. Ale čo to presne znamená?

Jednoducho povedané, promptné inžinierstvo je prax vytvárania efektívnych dopytov alebo vstupov – nazývaných výzvy – na vedenie jazykového modelu AI smerom k generovaniu požadovaných odpovedí.

Veľké jazykové modely, ako sú veľmi pokročilí partneri v konverzácii, ktorí používajú spracovanie prirodzeného jazyka na pochopenie a generovanie textu podobného ľudskému; pri začatí konverzácie sa však spoliehajú na výzvy. Spôsob, akým formulujete otázku alebo príkaz, má významný vplyv na odpoveď, ktorú dostanete.

Vezmite si napríklad scenár, v ktorom chcete spoznať hlavné mesto Francúzska z jazykového modelu. Ak zadáte vágny vstup, napríklad „Francúzsko“, model AI nemusí pochopiť, aké konkrétne informácie hľadáte.

Môže vrátiť rôzne výsledky, napríklad informácie o geografii, histórii alebo hospodárstve Francúzska.

Ak však výzvu prispôsobíte tak, aby bola konkrétnejšia, napríklad „Aké je hlavné mesto Francúzska?“, model vám pravdepodobne poskytne presnú odpoveď, ktorú potrebujete: „Paríž“.

Pohotové inžinierstvo sa neobmedzuje len na jednoduché otázky na zistenie faktov. Vzťahuje sa na širokú škálu aplikácií, od vytvárania kreatívneho obsahu a poskytovania personalizovaných odporúčaní až po automatizáciu služieb zákazníkom a pomoc pri vedeckom výskume.

V týchto zložitejších situáciách si rýchle inžinierstvo vyžaduje pridanie ďalšieho kontextu, doladenie frázovania alebo experimentovanie s inými faktormi, ktoré by mohli ovplyvniť výstup modelu.

Význam rýchleho inžinierstva sa zvýšil s príchodom výkonnejších jazykových modelov. Tieto modely generujú odpovede na základe ich tréningových údajov a konkrétnych výziev, ktoré dostanú, čo znamená, že vytvorenie výziev je rozhodujúce pre využitie ich plného potenciálu.

Je to umenie a veda, ktorá spája lingvistické nuansy s technickým porozumením a stáva sa základnou zručnosťou, keď prehlbujeme našu interakciu so systémami AI.

V ďalšej časti sa pozrieme na to, ako vyzerá proces rýchleho inžinierstva.

Čo je to rýchly inžiniersky proces?

Keď sa ponoríme do sveta rýchleho inžinierstva, možno by sa čudovalo, ako tento proces vlastne vyzerá.

Aj keď sa to môže zdať ako jednoduchá úloha formulovať otázky alebo vyhlásenia pre model AI, realita zahŕňa dobre štruktúrovaný iteračný proces.

Poďme si to rozobrať a preskúmať niekoľko hmatateľných príkladov, aby sme tento proces lepšie pochopili.

1. Definovanie cieľa : Prvým krokom v procese rýchleho inžinierstva AI je stanovenie jasného cieľa. Čo chcete, aby AI generovala? Ak ste tvorca obsahu a hľadáte nápady na blog o obnoviteľnej energii, vaším cieľom môže byť, aby AI vygenerovala zoznam potenciálnych blogových názvov alebo tém.

2. Vytvorenie úvodnej výzvy : So zreteľom na cieľ je čas navrhnúť úvodnú výzvu. V závislosti od cieľa to môže mať formu otázky, príkazu alebo dokonca scenára. Podľa predchádzajúceho príkladu môže úvodná výzva znieť: „Navrhnite päť tém blogových príspevkov o obnoviteľnej energii.“

3. Testovanie výzvy : Počiatočná výzva sa potom vloží do jazykového modelu a analyzuje sa odpoveď. Tu môže model vytvoriť zoznam všeobecných tém obnoviteľnej energie. Aj keď môžu byť relevantné, môže im chýbať jedinečný uhol alebo špecifickosť, v ktorú ste dúfali.

4. Analýza odozvy : Tento krok zahŕňa starostlivé preskúmanie výstupu generovaného AI. Je v súlade s vaším cieľom? Ak to úplne nespĺňa vaše očakávania, poznačte si oblasti, v ktorých to nesplnilo. V našom príklade generovania tém blogu možno zistíte, že témy nie sú špecifické alebo sú príliš všeobecné.

5. Spresnenie výzvy : Vďaka poznatkom získaným z testovania a analýzy je čas výzvu zrevidovať. Mohlo by to zahŕňať spresnenie, pridanie ďalšieho kontextu alebo zmenu formulácie. Môžete napríklad upraviť úvodnú výzvu na: „Navrhnite päť tém blogu zameraných na inovatívne riešenia v sektore obnoviteľnej energie.“

6. Opakovanie procesu : Kroky testovania, analýzy a zdokonaľovania sa opakujú, kým nebudete spokojní s tým, že výzva dôsledne vedie model smerom ku generovaniu požadovanej odozvy. V príklade generovania témy blogu to môže zahŕňať niekoľko iterácií, kým model nenavrhne témy, ktoré sú jedinečné, špecifické a zosúladené s vašimi potrebami.

7. Implementácia : Akonáhle výzva konzistentne prináša požadované výsledky, je pripravená na nasadenie v reálnych aplikáciách, či už je to súčasť konverzácie s chatbotom, výskumný nástroj poháňaný AI, generátor obsahu alebo akákoľvek iná aplikácia.

Rýchle inžinierstvo je fascinujúcou zmesou analytického myslenia, kreativity a technickej prezieravosti. Nie je to len o kladení otázok – ide o to naučiť sa klásť správne otázky správnym spôsobom, aby ste vyvolali čo najužitočnejšie odpovede.

Keďže neustále zdokonaľujeme naše chápanie jazykových modelov a vyvíjame pokročilejšie techniky rýchleho inžinierstva, možnosti toho, čo môžeme dosiahnuť pomocou AI, sú prakticky neobmedzené.

S ohľadom na to sa pozrime na niektoré projekty, na ktorých by pohotoví inžinieri pracovali v ďalšej časti.

Čo robí promptný inžinier?

Čo presne teda robí pohotový inžinier?

Pohotový inžinier v podstate využíva svoje znalosti AI a jazykových modelov na vytváranie efektívnych výziev, ktoré vedú systémy AI k generovaniu požadovaných reakcií.

Poďme si prejsť niekoľko príkladov toho, ako rýchly inžinier funguje v rôznych scenároch:

Príklad 1: Chatbot zákazníckej podpory

Predstavte si spoločnosť, ktorá chce implementovať chatbota na vybavovanie bežných požiadaviek zákazníkov. Pohotový inžinier by pracoval na návrhu výziev, ktoré môžu získať potrebné informácie od zákazníkov, aby im lepšie pomohli.

Napríklad, ak zákazník povie: „Nemôžem sa prihlásiť“, rýchly inžinier môže navrhnúť chatbota, aby odpovedal: „Je mi ľúto, že máte problémy. Zobrazujú sa vám pri pokuse o prihlásenie nejaké chybové hlásenia?“ Táto výzva je určená na extrahovanie špecifickejších informácií, ktoré pomôžu vyriešiť problém.

Príklad 2: Generovanie obsahu s pomocou AI

V inom scenári povedzme, že autor používa nástroj AI na generovanie nápadov na obsah. Zle navrhnutá výzva ako „nápady“ by priniesla množstvo nesúvisiacich tém.

Pohotový inžinier by vytvoril presnejšiu výzvu, napríklad „Vygenerujte päť nápadov na tému blogu súvisiacich s udržateľnými módnymi trendmi v roku 2023.“ Táto výzva s väčšou pravdepodobnosťou prinesie cielené výsledky, ktoré autor potrebuje.

Príklad 3: AI vo vedeckom výskume

Predstavte si výskumníka, ktorý používa AI na analýzu obrovského množstva údajov a generovanie hypotéz. Výskumník môže na začiatku vyzvať model pomocou „Analýza údajov“. Ale táto nejasná výzva by mohla viesť k nesústredenej analýze.

Pohotový inžinier by namiesto toho pomohol spresniť výzvu, aby bola špecifickejšia, napríklad „Analyzujte údaje na identifikáciu potenciálnych korelácií medzi premennou A a premennou B.“

Kľúčovým aspektom úlohy promptného inžiniera je opakovaný proces testovania a dolaďovania výziev na základe odpovedí modelu. To si často vyžaduje viacero cyklov úprav, aby systém AI nasmeroval ku generovaniu najlepšej možnej odozvy.

Stručne povedané, pohotový inžinier spája technické porozumenie s lingvistickou jemnosťou, aby formoval naše interakcie s AI.

Sú nevyhnutnou súčasťou každého tímu, ktorý sa snaží využiť silu jazykových modelov AI, a ich práca je kľúčová pri sprístupnení, užitočnosti a efektívnosti týchto zložitých nástrojov pre celý rad aplikácií.

Vyžaduje si rýchle inžinierstvo kódovanie?

Bežnou otázkou v súvislosti s rýchlym inžinierstvom je, či si vyžaduje zručnosti v oblasti kódovania. Krátka odpoveď je: nie nevyhnutne, ale môže pomôcť .

Rýchle inžinierstvo je v podstate viac o pochopení toho, ako fungujú jazykové modely, a o vytvorení efektívnych výziev, ktoré ich nasmerujú ku konkrétnemu výstupu.

Aj keď nemusíte mať počítačovú vedu ani byť inžinierom strojového učenia, táto práca si vyžaduje solídne pochopenie princípov jazyka, schopnosť analyticky a kreatívne myslieť a pochopenie modelov AI a systémov AI, ktoré máte. pracujem s.

To znamená, že určitá znalosť programovania môže byť prospešná, najmä v technickejších alebo pokročilejších aplikáciách rýchleho inžinierstva.

Napríklad pri práci s jazykovými modelmi, ako je GPT-4 , s nimi zvyčajne komunikujete prostredníctvom rozhrania API a kritickým aspektom je písanie kódu.

Okrem toho, ak chcete implementovať zložitejšie stratégie nabádania, ako je napríklad dynamická úprava výziev na základe predchádzajúcich odpovedí modelu alebo vstupov používateľa, bude potrebné technické zázemie.

Navyše, ak máte záujem o využitie posilňovacieho učenia na doladenie jazykového modelu, aby ste lepšie reagovali na určité typy výziev pre zložitejšie úlohy, vyžadovalo by si to aj zručnosti v oblasti kódovania, ako aj hlbšie pochopenie princípov strojového učenia.

Na záver, hoci môžete začať s rýchlym inžinierstvom bez akýchkoľvek kódovacích zručností, určitá odbornosť v programovaní vám môže otvoriť viac príležitostí a umožní vám zapojiť sa do tejto oblasti na hlbšej úrovni.

Dobrou správou je, že pre tých, ktorí majú záujem naučiť sa kódovať, je k dispozícii veľa, z ktorých mnohé sú voľne dostupné online.

Ako sa stanete promptným inžinierom?

Vzhľadom na rastúci význam rýchleho inžinierstva vo svete AI nie je žiadnym prekvapením, že veľa ľudí má záujem venovať sa tomu ako kariére alebo ju integrovať do svojich existujúcich rolí. Ale ako sa stať pohotovým inžinierom?

Tu je niekoľko krokov od profesionálnych rýchlych inžinierov:

1. Oboznámte sa s AI a strojovým učením : Pochopenie základných princípov AI a strojového učenia je nevyhnutné pre každého, kto zvažuje prácu rýchleho inžiniera. Existuje veľa online kurzov a dostupných zdrojov, ktoré môžu poskytnúť pevný základ v týchto oblastiach.

2. Získajte informácie o jazykových modeloch : Keďže rýchle inžinierstvo je primárne o interakcii s jazykovými modelmi, hlboké pochopenie týchto modelov je kľúčové. Získajte informácie o rôznych systémoch AI a modeloch AI, ako sú BERT, GPT-3, GPT-4 a ďalšie, a pochopte, ako sú trénované a ako generujú odpovede.

3. Experimentujte s veľkými jazykovými modelmi : Praktické skúsenosti sú jedným z najlepších spôsobov, ako sa učiť, ak máte záujem o rýchle inžinierske práce. Mnohé výskumné organizácie AI, vrátane OpenAI, poskytujú API, ktoré vám umožňujú interakciu s ich jazykovými modelmi. Skúste vytvoriť rôzne výzvy a sledujte, ako model reaguje.

4. Pochopte techniky nabádania : Keď budete experimentovať s modelmi jazyka a strojového učenia, začnete si všímať vzorce v tom, ako reagujú na rôzne výzvy. Preskúmajte a naučte sa o rôznych technikách podnecovania, aby ste lepšie pochopili, ako efektívne riadiť výstup modelu.

5. Majte alebo rozvíjajte silné jazykové zručnosti : Dobrý pohotový inžinier musí dobre ovládať jazyk a musí byť schopný kreatívne a analyticky premýšľať o tom, ako môžu rôzne výzvy ovplyvniť reakcie modelu.

6. Naučte sa kódovať (voliteľné, ale odporúčané) : Aj keď to nie je nevyhnutne potrebné, zručnosti v oblasti kódovania môžu výrazne zlepšiť vaše schopnosti rýchleho inžiniera. Naučiť sa programovací jazyk ako Python, ktorý sa bežne používa v AI a strojovom učení, môže byť obzvlášť prospešné.

7. Buďte v obraze : Oblasť AI sa rýchlo vyvíja a neustále sa vyvíjajú nové techniky a modely. Zostaňte v obraze s najnovším výskumom a vývojom, aby ste zaistili, že vaše zručnosti zostanú relevantné.

8. Získanie skúseností : Najlepším spôsobom, ako sa zdokonaliť v rýchlom inžinierstve, sú skúsenosti. Či už pracujete na svojich vlastných projektoch, spolupracujete s ostatnými alebo ste zamestnaní v úlohe, ktorá zahŕňa rýchle inžinierstvo, kľúčová je nepretržitá prax.

Stať sa pohotovým inžinierom je viac cesta ako cieľ. Zahŕňa to neustále učenie a prax, ale pre tých, ktorých zaujíma prienik jazyka, kreativity a AI, to môže byť odmeňujúca a naplňujúca cesta.

Ako zarobiť peniaze pomocou rýchleho inžinierstva?

Keďže AI naďalej preniká do každého aspektu nášho života, úloha rýchleho inžinierstva sa stala dôležitejšou a lukratívnejšou. Ale ako sa dá zarobiť peniaze v tejto rozvíjajúcej sa oblasti? Tu je niekoľko možných spôsobov, ako speňažiť svoje rýchle inžinierske zručnosti.

1. Zamestnanie na plný úväzok : Keďže jazykové modely AI sa stávajú neoddeliteľnou súčasťou čoraz väčšieho počtu podnikov a služieb, mnohé spoločnosti najímajú rýchlych inžinierov na plný úväzok, aby pomohli vylepšiť ich interakcie AI. Tieto úlohy možno nájsť v širokom spektre priemyselných odvetví, od technologických firiem a startupov AI až po väčšie korporácie, ktoré integrujú AI do svojich služieb. Ak chcete nájsť tieto príležitosti, sledujte zoznamy pracovných miest v sektoroch AI, strojového učenia a vedy o údajoch.

2. Práca na voľnej nohe : Ak dávate prednosť flexibilnejšiemu usporiadaniu práce, vynikajúcou voľbou môže byť práca na voľnej nohe ako pohotový inžinier. Mnoho firiem vyžaduje optimalizáciu AI, no nemajú potrebu ani zdroje pre zamestnanca na plný úväzok. Svoje služby môžete ponúkať na nezávislých platformách, ako sú Upwork alebo PromptBase, alebo si môžete vytvoriť vlastnú webovú stránku, aby ste prilákali klientov.

3. Poradenstvo : Ak ste si vybudovali silnú povesť a máte rozsiahle skúsenosti s rýchlym inžinierstvom, môžete zvážiť ponuku poradenských služieb. Mnohé organizácie len začínajú skúmať aplikácie AI a ocenili by odborné rady, ako efektívne interagovať s modelmi AI.

4. Školenie a vzdelávanie : Ako novovznikajúca oblasť rastie dopyt po vzdelávaní v oblasti rýchleho inžinierstva. Môžete vytvoriť online kurz, ponúknuť prispôsobené školenia alebo dokonca napísať knihu na túto tému.

5. Vytváranie obsahu AI : Pohotoví inžinieri môžu tiež zarábať peniaze pomocou svojich schopností na generovanie obsahu vytvoreného AI. Môže to zahŕňať písanie článkov, kníh alebo iných foriem obsahu generovaných AI, ktoré možno predať alebo použiť na marketing.

6. Vytváranie a predaj nástrojov AI : Ak máte technické zručnosti a skúsenosti s programovacími jazykmi, môžete vytvárať nástroje AI, ktoré využívajú efektívne rýchle inžinierstvo. Tieto nástroje by sa potom mohli predávať podnikom alebo jednotlivcom.

Ako v každej oblasti, vaša schopnosť zarábať peniaze ako rýchly inžinier bude závisieť od niekoľkých faktorov vrátane úrovne odbornosti, vašej povesti a dopytu na trhu po vašich službách.

Je to tiež rýchlo sa rozvíjajúca oblasť, takže pre úspech bude nevyhnutné mať prehľad o najnovšom vývoji v oblasti AI a strojového učenia.

So správnymi zručnosťami a proaktívnym prístupom neexistujú žiadne obmedzenia vo vzrušujúcom svete rýchleho inžinierstva!

Záverečné myšlienky

Ako sme preskúmali v tejto príručke, rýchle inžinierstvo stojí na vzrušujúcom priesečníku jazyka, technológie a kreativity.

Táto vznikajúca oblasť sa stáva nevyhnutným kolieskom v mašinérii umelej inteligencie, pomáha nám efektívnejšie komunikovať s AI a robí tieto výkonné nástroje dostupnejšie a praktickejšie.

Aj keď vo svojom jadre rýchle inžinierstvo zahŕňa vytváranie vstupov na vedenie modelov jazyka AI a strojového učenia, je to oveľa viac než len kladenie otázok alebo zadávanie príkazov. Ide o pochopenie toho, ako tieto modely reagujú na rôzne výzvy, opakovanie a spresnenie týchto výziev, aby sme zosúladili výstup modelu s našimi cieľmi.

Pohotové inžinierstvo už nachádza aplikácie v rôznych sektoroch – od vytvárania obsahu až po služby zákazníkom, od analýzy údajov až po vzdelávanie. A keďže sa AI neustále vyvíja a dospieva, je pravdepodobné, že význam a vplyv rýchleho inžinierstva bude len rásť.

Či už ste nadšenec AI, vývojár, tvorca obsahu alebo ste len zvedaví na budúcnosť technológie, pochopenie rýchleho inžinierstva vás môže vybaviť cenným súborom zručností!

Ak sa chcete dozvedieť viac o tom, ako ChatGPT a generatívna AI zmenia svet, pozrite si video nižšie: