Що таке швидка інженерія? Пояснення з прикладами

Ні для кого не секрет, що вибухове зростання генеративного штучного інтелекту призведе до того, що деякі роботи застаріють; однак це також створить кілька нових робочих місць. Однією з таких нових захоплюючих функцій, яка повільно набирає обертів, є «оперативне проектування».

Швидка розробка — це процес вдосконалення взаємодії з системами ШІ, такими як ChatGPT, для отримання оптимальних відповідей. Інженер швидкої підказки створює правильне запитання чи команду, яка скеровуватиме штучний інтелект для надання найбільш точної та корисної відповіді.

У цій статті ми досліджуємо захоплюючий світ оперативного проектування. Ми обговоримо процес оперативного проектування, висвітлимо його застосування в реальному світі та вплив, а також розглянемо деякі його проблеми та обмеження.

Давайте потрапимо в це!

Зміст

• Що таке Prompt Engineering?
• Що таке швидкий процес розробки?
• Що робить оперативний інженер?
  • Приклад 1: Чат-бот служби підтримки клієнтів
  • Приклад 2: Генерація контенту за допомогою ШІ
  • Приклад 3: ШІ в наукових дослідженнях
• Чи вимагає швидке проектування кодування?
• Як стати швидким інженером?
• Як заробити гроші за допомогою оперативного проектування?
• Заключні думки

Що таке Prompt Engineering?

Якщо ви звернете увагу на новини про штучний інтелект , то часто зустрінете термін «швидка інженерія». Але що саме це означає?

Простіше кажучи, розробка підказок — це практика створення ефективних запитів або вхідних даних, які називаються підказками, щоб направляти модель мови штучного інтелекту на генерування бажаних відповідей.

Великі мовні моделі, такі як дуже просунуті партнери по розмові, які використовують природну мовну обробку для розуміння та створення людського тексту; однак вони покладаються на підказки, щоб почати розмову. Те, як ви формулюєте запитання чи команду, значно впливає на відповідь, яку ви отримуєте.

Візьмемо, наприклад, сценарій, коли ви хочете дізнатися столицю Франції за мовною моделлю. Якщо ви введете розпливчасті дані, наприклад «Франція», модель ШІ може не зрозуміти, яку саме інформацію ви шукаєте.

Він може повертати різні результати, наприклад інформацію про географію, історію чи економіку Франції.

Однак якщо ви налаштуєте підказку, щоб вона була більш конкретною, наприклад «Яка столиця Франції?», модель, швидше за все, дасть вам точну відповідь, яка вам потрібна: «Париж».

Швидка розробка не обмежується простими запитами для встановлення фактів. Це стосується широкого спектру додатків, від створення творчого контенту та надання персоналізованих рекомендацій до автоматизації обслуговування клієнтів і допомоги в наукових дослідженнях.

У таких складніших ситуаціях оперативне проектування вимагає додавання більшого контексту, точного налаштування фраз або експериментування з іншими факторами, які можуть вплинути на результат моделі.

Значення оперативного проектування посилилося з появою більш потужних мовних моделей. Ці моделі генерують відповіді на основі своїх навчальних даних і конкретних підказок, які вони отримують, тобто створення підказок має вирішальне значення для повного використання їх потенціалу.

Це мистецтво і наука, що поєднує лінгвістичні нюанси з технічним розумінням, і це стає важливою навичкою, оскільки ми поглиблюємо нашу взаємодію з системами ШІ.

У наступному розділі ми розглянемо, як виглядає процес оперативного проектування.

Що таке швидкий процес розробки?

Занурюючись у світ оперативного проектування, можна задатися питанням, як цей процес насправді виглядає.

Хоча це може здатися простим завданням формулювання запитань або тверджень для моделі штучного інтелекту, реальність передбачає добре структурований ітеративний процес.

Давайте розберемо це та розглянемо кілька реальних прикладів, щоб краще зрозуміти процес.

1. Визначення мети . Перший крок у процесі оперативного проектування ШІ передбачає встановлення чіткої мети. Що ви хочете, щоб генерував ШІ? Якщо ви творець контенту і шукаєте ідеї для блогу про відновлювані джерела енергії, вашою метою може бути створення штучним інтелектом списку потенційних назв або тем блогу.

2. Створення початкової підказки : маючи на увазі ціль, настав час написати початкову підказку. Це може бути у формі запитання, наказу чи навіть сценарію, залежно від мети. Слідуючи попередньому прикладу, початкова підказка може бути такою: «Запропонуйте п’ять тем дописів у блозі про відновлювані джерела енергії».

3. Перевірка підказки : початкова підказка потім вводиться в мовну модель, а відповідь аналізується. Тут модель може створити список загальних тем щодо відновлюваної енергії. Хоча вони можуть бути доречними, їм може бракувати унікального ракурсу чи конкретності, на які ви сподівалися.

4. Аналіз відповіді : цей крок передбачає ретельний аналіз результатів, створених ШІ. Чи відповідає це вашій меті? Якщо він не повністю відповідає вашим очікуванням, запишіть області, де він не відповідає. У нашому прикладі генерації теми блогу ви можете виявити, що темам бракує конкретності або вони занадто загальні.

5. Удосконалення підказки : Завдяки висновкам, отриманим під час тестування та аналізу, настав час переглянути підказку. Це може передбачати надання більш конкретної інформації, додавання більшого контексту або зміну формулювання. Наприклад, ви можете уточнити початкову підказку так: «Запропонуйте п’ять тем блогу, присвячених інноваційним рішенням у секторі відновлюваних джерел енергії».

6. Ітерація процесу : етапи тестування, аналізу та вдосконалення повторюються, доки ви не переконаєтеся, що підказка послідовно спрямовує модель до генерації бажаної відповіді. У прикладі створення теми блогу це може включати кілька ітерацій, поки модель не запропонує теми, які є унікальними, специфічними та відповідають вашим потребам.

7. Впровадження : коли підказка постійно дає бажані результати, вона готова до розгортання в реальних програмах, незалежно від того, чи є вона частиною розмови чат-бота, дослідницького інструменту на основі штучного інтелекту, генератора вмісту чи будь-якої іншої програми.

Оперативна інженерія — це захоплююче поєднання аналітичного мислення, креативності та технічної кмітливості. Йдеться не лише про те, щоб задавати запитання — це про те, щоб навчитися задавати правильні запитання в правильний спосіб, щоб отримати найбільш корисні відповіді.

Оскільки ми продовжуємо удосконалювати наше розуміння мовних моделей і розробляти більш просунуті методи оперативного проектування, можливості того, чого ми можемо досягти за допомогою ШІ, практично безмежні.

Маючи це на увазі, давайте розглянемо деякі проекти, над якими будуть працювати інженери, у наступному розділі.

Що робить оперативний інженер?

Отже, що саме робить швидкий інженер?

По суті, розробник підказок використовує своє розуміння штучного інтелекту та мовних моделей для створення ефективних підказок, які спрямовують системи штучного інтелекту до генерування бажаних відповідей.

Давайте розглянемо кілька прикладів того, як працює інженер підказок у різних сценаріях:

Приклад 1: Чат-бот служби підтримки клієнтів

Уявіть собі компанію, яка хоче запровадити чат-бота для обробки типових запитів клієнтів. Інженер із підказок працюватиме над розробкою підказок, які можуть отримувати необхідну інформацію від клієнтів, щоб краще їм допомогти.

Наприклад, якщо клієнт каже: «Я не можу ввійти», інженер підказки може розробити чат-бота так, щоб він відповів: «Мені шкода, що у вас виникли проблеми. Чи отримуєте ви повідомлення про помилку, коли намагаєтесь увійти?» Ця підказка призначена для отримання більш конкретної інформації, яка допоможе вирішити проблему.

Приклад 2: Генерація контенту за допомогою ШІ

За іншим сценарієм, скажімо, письменник використовує інструмент штучного інтелекту для створення ідей щодо вмісту. Погано розроблена підказка, як-от «ідеї», дасть низку непов’язаних тем.

Інженер підказки створив би точнішу підказку, як-от: «Створіть п’ять ідей для тем блогу, пов’язаних із стійкими тенденціями моди у 2023 році». Ця підказка з більшою ймовірністю дасть цільові результати, які потрібні автору.

Приклад 3: ШІ в наукових дослідженнях

Уявіть дослідника, який використовує ШІ для аналізу великої кількості даних і створення гіпотез. Спочатку дослідник може запропонувати модель «Аналізувати дані». Але ця розпливчаста підказка може призвести до нецілеспрямованого аналізу.

Натомість розробник підказок допоможе уточнити підказку, щоб вона була більш конкретною, наприклад, «Проаналізуйте дані, щоб визначити потенційні кореляції між змінною A та змінною B».

Ключовим аспектом ролі інженера підказок є ітеративний процес тестування та вдосконалення підказок на основі відповідей моделі. Це часто вимагає кількох циклів налаштувань, щоб скерувати систему штучного інтелекту до генерації найкращої реакції.

Підсумовуючи, оперативний інженер поєднує технічне розуміння з лінгвістичною тонкістю, щоб сформувати нашу взаємодію з ШІ.

Вони є невід’ємною частиною будь-якої команди, яка прагне використовувати можливості мовних моделей штучного інтелекту, і їхня робота має ключове значення для того, щоб зробити ці складні інструменти доступними, корисними та ефективними для низки програм.

Чи вимагає швидке проектування кодування?

Поширене питання щодо оперативного проектування полягає в тому, чи потрібні для нього навички кодування. Коротка відповідь: необов’язково, але це може допомогти .

По суті, розробка підказок — це більше розуміння того, як працюють мовні моделі, і створення ефективних підказок, щоб направляти їх до конкретного результату.

Хоча вам не обов’язково мати ступінь з інформатики чи бути інженером з машинного навчання, ця робота вимагає глибокого розуміння принципів мови, здатності мислити аналітично й творчо, а також розуміння моделей і систем штучного інтелекту, які ви використовуєте. працюємо з.

Тим не менш, деяке знайомство з програмуванням може бути корисним, особливо в більш технічних або просунутих програмах оперативного проектування.

Наприклад, під час роботи з такими мовними моделями, як GPT-4 , ви зазвичай взаємодієте з ними через API, і критичним аспектом цього є написання коду.

Крім того, якщо ви хочете реалізувати складніші стратегії підказок, такі як динамічне налаштування підказок на основі попередніх відповідей моделі або введених користувачем даних, знадобиться технічна підготовка.

Крім того, якщо ви зацікавлені у використанні навчання з підкріпленням для точного налаштування мовної моделі, щоб краще реагувати на певні типи підказок для складніших завдань, для цього також знадобляться навички кодування, а також глибше розуміння принципів машинного навчання.

Підсумовуючи, хоча ви можете розпочати швидке проектування без будь-яких навичок програмування, наявність певних навичок у програмуванні може відкрити більше можливостей і дозволить вам залучитися до сфери на більш глибокому рівні.

Хороша новина полягає в тому, що є багато доступних для тих, хто хоче навчитися кодувати, багато з яких є у вільному доступі в Інтернеті.

Як стати швидким інженером?

Враховуючи зростаючу важливість оперативного проектування у світі штучного інтелекту, не дивно, що багато людей зацікавлені в тому, щоб продовжити це як кар’єру або інтегрувати його в свої поточні ролі. Але як стати швидкісним інженером?

Ось кілька кроків від професійних оперативних інженерів:

1. Ознайомтеся зі штучним інтелектом і машинним навчанням : розуміння основних принципів штучного інтелекту та машинного навчання має важливе значення для тих, хто збирається отримати швидку роботу інженера. Є багато доступних онлайн-курсів і ресурсів, які можуть забезпечити міцну основу в цих областях.

2. Дізнайтеся про мовні моделі . Оскільки оперативне проектування полягає в першу чергу у взаємодії з мовними моделями, глибоке розуміння цих моделей має вирішальне значення. Дізнайтеся про різні системи штучного інтелекту та моделі штучного інтелекту, такі як BERT, GPT-3, GPT-4 та інші, і зрозумійте, як їх навчають і як вони генерують відповіді.

3. Експериментуйте з великими мовними моделями : практичний досвід є одним із найкращих способів навчитися, якщо вас цікавить швидка інженерна робота. Багато дослідницьких організацій штучного інтелекту, включаючи OpenAI, надають API, які дозволяють вам взаємодіяти з їхніми мовними моделями. Спробуйте створювати різні підказки та спостерігайте за реакцією моделі.

4. Розумійте методи підказок : експериментуючи з моделями мови та машинного навчання, ви почнете помічати закономірності в тому, як вони реагують на різні підказки. Дослідіть і дізнайтеся про різні методи підказок, щоб краще зрозуміти, як ефективно керувати виходом моделі.

5. Володіти або розвивати сильні лінгвістичні навички : Хороший інженер підказок повинен добре володіти мовою та вміти творчо й аналітично мислити про те, як різні підказки можуть впливати на відповіді моделі.

6. Навчіться програмувати (необов’язково, але рекомендовано) : навички програмування, хоча і не є обов’язковими, можуть значно розширити ваші можливості як швидкого інженера. Вивчення мови програмування, наприклад Python, яка зазвичай використовується в штучному інтелекті та машинному навчанні, може бути особливо корисним.

7. Будьте в курсі подій : галузь штучного інтелекту швидко розвивається, і постійно розробляються нові методи та моделі. Будьте в курсі останніх досліджень і розробок, щоб ваші навички залишалися актуальними.

8. Здобувайте досвід : нарешті, найкращий спосіб набути досвіду в оперативному проектуванні – це набути досвіду. Незалежно від того, чи працюєте ви над власними проектами, співпрацюєте з іншими чи працюєте на посаді, яка передбачає оперативне проектування, постійна практика є ключовою.

Стати швидкісним інженером – це більше подорож, ніж пункт призначення. Це передбачає постійне навчання та практику, але для тих, кого цікавить перетин мови, творчості та штучного інтелекту, це може бути корисним і повноцінним шляхом.

Як заробити гроші за допомогою оперативного проектування?

Оскільки штучний інтелект продовжує проникати в усі аспекти нашого життя, роль оперативного проектування стає більш важливою та прибутковою. Але як можна заробляти гроші в цій новітній сфері? Ось кілька потенційних шляхів монетизації ваших швидких інженерних навичок.

1. Повна зайнятість : оскільки мовні моделі штучного інтелекту стають невід’ємною частиною більшої кількості компаній і послуг, багато компаній наймають інженерів на повний робочий день, які допомагають удосконалювати їхню взаємодію зі штучним інтелектом. Ці посади можна знайти в багатьох галузях, від технологічних фірм і стартапів штучного інтелекту до великих корпорацій, які інтегрують штучний інтелект у свої послуги. Слідкуйте за списками вакансій у секторах штучного інтелекту, машинного навчання та науки про дані, щоб знайти ці можливості.

2. Фріланс : якщо ви віддаєте перевагу більш гнучкій організації роботи, фрілансер як оперативний інженер може бути чудовим варіантом. Багато компаній потребують оптимізації штучного інтелекту, але не мають потреби чи ресурсів для штатного працівника. Ви можете пропонувати свої послуги на платформах фрілансерів, таких як Upwork або PromptBase, або створити власний веб-сайт, щоб залучати клієнтів.

3. Консультація : якщо ви створили міцну репутацію та маєте великий досвід у оперативному проектуванні, ви можете розглянути питання про надання консультаційних послуг. Багато організацій тільки починають досліджувати програми штучного інтелекту та будуть цінувати поради експертів щодо ефективної взаємодії з моделями штучного інтелекту.

4. Навчання та освіта : як сфера, що розвивається, зростає попит на освіту в галузі швидкої інженерії. Ви можете створити онлайн-курс, запропонувати персоналізовані тренінги або навіть написати книгу на цю тему.

5. Створення контенту штучного інтелекту . Інженери Prompt також можуть заробляти гроші, використовуючи свої навички для створення контенту, створеного штучним інтелектом. Це може включати написання статей, книг або інших форм контенту, створених штучним інтелектом, які можна продавати чи використовувати для маркетингу.

6. Створення та продаж інструментів штучного інтелекту . Якщо у вас є технічні навики та досвід роботи з мовами програмування, ви можете створювати інструменти штучного інтелекту, які використовують ефективне швидке проектування. Потім ці інструменти можна продати компаніям або окремим особам.

Як і в будь-якій іншій галузі, ваша здатність заробляти гроші як оперативного інженера залежатиме від кількох факторів, у тому числі вашого рівня знань, вашої репутації та ринкового попиту на ваші послуги.

Це також галузь, яка швидко розвивається, тому бути в курсі останніх розробок у сфері штучного інтелекту та машинного навчання буде важливим для успіху.

Завдяки належним навичкам і проактивному підходу немає меж для можливостей у захоплюючому світі оперативного проектування!

Заключні думки

Як ми досліджували в цьому посібнику, оперативне проектування стоїть на захоплюючому перетині мови, технологій і творчості.

Ця галузь, що розвивається, стає важливою ланкою в механізмі штучного інтелекту, допомагаючи нам ефективніше спілкуватися з ШІ та роблячи ці потужні інструменти більш доступними та практичними.

Хоча за своєю суттю оперативна інженерія передбачає створення вхідних даних для керування мовами штучного інтелекту та моделями машинного навчання, це набагато більше, ніж просто задавати запитання чи віддавати команди. Йдеться про розуміння того, як ці моделі реагують на різні підказки, ітерацію та вдосконалення цих підказок, щоб узгодити результат моделі з нашими цілями.

Оперативне проектування вже знаходить застосування в різних секторах — від створення контенту до обслуговування клієнтів, від аналізу даних до освіти. І оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися та вдосконалюватися, ймовірно, що важливість і вплив оперативного проектування лише зростатимуть.

Незалежно від того, чи ви ентузіаст штучного інтелекту, розробник, творець контенту чи просто цікавитеся майбутнім технологій, розуміння оперативного проектування може дати вам цінні навички!

Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як ChatGPT і генеративний штучний інтелект змінять світ, перегляньте відео нижче: