rok 2022 był znaczący dla sztucznej inteligencji. Wkroczyła ona do świadomości publicznej wraz z uruchomieniem ChatGPT firmy OpenAI. Dzisiaj AI jest prawdopodobnie najgorętszym tematem na świecie, o którym wszyscy mówią.
Ale czy kiedykolwiek zastanawialiście się, kto naprawdę stoi za inteligentnymi i konwersacyjnymi asystentami AI, takimi jak Claude, ChatGPT i Google Gemini?
Inżynierowie podpowiedzi.
Piszą podpowiedzi, które uczą modele językowe, takie jak ChatGPT, rozumienia ludzkich poleceń i odpowiadania na nie. Są bardzo poszukiwani.
Zgłaszane wynagrodzenie inżynierów podpowiedzi wynosi od 200 000 do ponad 300 000 dolarów rocznie, a firmy takie jak Anthropic oferują 300 000 dolarów za pracę w dziale inżynierii podpowiedzi.
To poważny potencjał wzrostu.
Jak więc wkroczyć do świata inżynierii podpowiedzi?
Poniżej przedstawiamy szczegółowy plan działania, jak zostać inżynierem podpowiedzi. Niezależnie od tego, czy jesteś entuzjastą AI, czy profesjonalistą z doświadczeniem w dziedzinie nauki o danych lub sztucznej inteligencji, mamy dla Ciebie praktyczne wskazówki i informacje.
A jeśli jesteś studentem lub programistą ciekawym świata AI i niesamowitych generatywnych narzędzi AI, które podpowiadają inżynierom, jak tworzyć, koniecznie sprawdź nasze bezpłatne zasoby poniżej.
Koniecznie przeczytaj
- 10 narzędzi AI dla uczniów i studentów w 2024 roku
- 10 najlepszych narzędzi AI dla programistów w 2024 roku
Kim jest inżynier podpowiedzi?
Inżynier podpowiedzi specjalizuje się w tworzeniu jasnych i skutecznych poleceń, zwanych podpowiedziami, dla modeli językowych takich jak ChatGPT lub Claude. Chociaż każdy może wpisywać podpowiedzi, organizacje zatrudniają inżynierów podpowiedzi ze względu na ich unikalne umiejętności, które pozwalają uzyskać dokładniejsze i bardziej wnikliwe wyniki.
Wyobraź sobie na przykład, że tworzysz stronę logowania przy użyciu języka Python poprzez duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT lub Perplexity.
Zwykły użytkownik może wpisać prostą podpowiedź, np. "Jak utworzyć stronę logowania za pomocą języka Python", aby uzyskać ogólną odpowiedź zawierającą podstawowe informacje.
Z drugiej strony, inżynier podpowiedzi posiadający wiedzę na temat interakcji LLM i konkretnych podpowiedzi może powiedzieć coś takiego: "Podaj instrukcję krok po kroku, jak utworzyć bezpieczną stronę logowania w Pythonie przy użyciu Flask i SQLAlchemy, w tym techniki uwierzytelniania i haszowania haseł. "
Oczywiście szczegółowa podpowiedź inżyniera podpowiedzi da wyniki dostosowane do potrzeb, które będą znacznie bardziej szczegółowe i uporządkowane.
Dlaczego? Ponieważ inżynier podpowiedzi nakierował asystenta AI na konkretne aspekty zadania.
Inżynierowie podpowiedzi wiedzą również, jak wykorzystać kontekst i prowadzić rozmowy, aby w pełni wykorzystać możliwości AI.
Ponadto są świadomi:
- Kiedy i gdzie używać określonych słów kluczowych w podpowiedziach
- Jak zaprojektować idealne podpowiedzi zapewniające maksymalną zrozumiałość
- Kiedy należy podać dodatkowy kontekst lub ograniczenia
Umiejętność inżyniera podpowiedzi w zakresie pisania jasnych instrukcji pozwala w pełni wykorzystać potencjał AI w zadaniach takich jak korekta dokumentów prawnych lub pisanie odpowiedzi dla obsługi klienta.
W związku z tym inżynierowie podpowiedzi badają zachowania sztucznej inteligencji, szukając sposobów na poprawę wydajności i zmniejszenie tendencyjności poprzez udoskonalanie podpowiedzi używanych do interakcji z tymi systemami.
Rola inżyniera podpowiedzi
Rola inżyniera podpowiedzi jest prosta: tworzenie i udoskonalanie podpowiedzi, które pomagają dużym modelom językowym wykonywać zadania dokładnie i konsekwentnie.
Niektóre z obowiązków inżyniera podpowiedzi i codziennych zadań obejmują:
- Tworzenie jasnych, zwięzłych i konkretnych podpowiedzi, które kierują modelami AI do generowania pożądanych wyników lub zachowań
- Wykorzystanie zaawansowanych metod, takich jak uczenie się na niewielkiej liczbie przykładów, podpowiedzi oparte na łańcuchu myśli i konstytucyjna AI w celu ulepszenia modeli LLMs
- Ścisła współpraca z zespołami wielofunkcyjnymi takimi jak naukowcy zajmujący się danymi i projektanci UX/UI w celu integracji i wdrożenia modelu AI na różnych platformach
- Ciągłe udoskonalanie i poprawianie podpowiedzi poprzez dostosowywanie ich w celu zachowania dokładności
- Ocena wydajności podpowiedzi poprzez ustawienie wskaźników i punktów odniesienia
- Współpraca z ekspertami w określonych dziedzinach (takich jak prawo, finanse, opieka zdrowotna) w celu tworzenia specjalistycznych podpowiedzi
- Tworzenie bibliotek szablonów podpowiedzi wielokrotnego użytku w celu przyspieszenia rozwoju różnych aplikacji
- Uczestnictwo w dyskusjach zespołowych, przeglądach kodu i sesjach udostępniania wiedzy
- Bądź na bieżąco z najnowszymi trendami w technologiach AI, NLP (programowanie języka naturalnego) i NLU (rozumienie języka naturalnego)
Umiejętności wymagane, aby zostać inżynierem podpowiedzi
Jeśli interesuje Cię rola inżyniera podpowiedzi, musisz rozwinąć następujące umiejętności:
Analiza danych
Inżynierowie podpowiedzi muszą posiadać doskonałe umiejętności analityczne, aby interpretować dane, oceniać wydajność podpowiedzi i podejmować świadome decyzje.
Aby zoptymalizować skuteczność podpowiedzi, muszą analizować złożone informacje, identyfikować wzorce i wyciągać znaczące wnioski z danych platformy AI.
W tym przypadku posiadanie wcześniejszej wiedzy na temat technik i narzędzi analizy danych stanowi dużą zaletę.
Myślenie strategiczne
Aby odnieść sukces jako inżynier podpowiedzi AI, musisz mieć strategiczne podejście, aby dostosować rozwój podpowiedzi do celów organizacji i potrzeb użytkowników.
Myślenie strategiczne pozwala planować i realizować inicjatywy inżynierii podpowiedzi, które poprawiają wydajność systemu AI i zaangażowanie użytkowników.
Jeśli tworzyłeś już podpowiedzi AI, zwłaszcza w oparciu o duże modele, takie jak GPT, i platformy, takie jak ChatGPT, pomoże Ci to szybko rozwinąć te umiejętności.
Rozwiązywanie problemów i wiedza na temat AI
Aby sprostać wyzwaniom związanym z opracowywaniem podpowiedzi i szkoleniem modeli AI, potrzebne są silne umiejętności rozwiązywania problemów oraz dobra znajomość technologii AI, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie (DL).
Koncepcje NLP, takie jak tokenizacja, analiza sentymentu i rozpoznawanie nazwanych encji, dają wgląd w sposób działania modeli takich jak ChatGPT. Z kolei zasady i algorytmy uczenia maszynowego, w tym sieci neuronowe wykorzystywane w NLP, pomagają zrozumieć zachowanie modeli AI.
Ponadto, jeśli znasz frameworki głębokiego uczenia, takie jak TensorFlow i PyTorch, będziesz w stanie zaprojektować podpowiedzi, które uzupełniają mocne strony modelu i generują wysokiej jakości odpowiedzi.
Dzięki umiejętnościom rozwiązywania problemów będziesz w stanie bez trudu identyfikować problemy, proponować rozwiązania i ulepszać podpowiedzi generowane przez AI.
Kreatywność
Sama wiedza techniczna nie wystarczy, aby zostać inżynierem podpowiedzi; trzeba też być kreatywnym.
Inżynierowie podpowiedzi upraszczają złożone problemy świata rzeczywistego do formatów, które mogą obsłużyć duże modele językowe, używając dobrze skonstruowanych podpowiedzi. Potrzebne są również umiejętności twórcze, aby analizować wyniki modeli, znajdować nowe sposoby poprawy wydajności i zmniejszać tendencyjność tych modeli.
W wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak prawo czy opieka zdrowotna, kreatywność jest ważna dla dokładnego dostosowania podpowiedzi. Pomaga również w przekazywaniu złożonych idei różnorodnym odbiorcom za pomocą opowiadania historii i prostego języka.
Negocjacje z zespołami międzyfunkcyjnymi
Doświadczeni inżynierowie podpowiedzi często współpracują z różnorodnymi zespołami, w tym menedżerami produktu, ekspertami merytorycznymi i analitykami danych, aby zrozumieć wymagania i stworzyć skuteczne podpowiedzi.
Musisz więc negocjować priorytety, osie czasu i zasoby z różnymi interesariuszami, aby zapewnić płynny przebieg rozwoju i podpowiedzi.
Inżynierowie podpowiedzi muszą również omawiać wytyczne etyczne z kierownictwem, aby zminimalizować ryzyko, takie jak stronniczość lub szkodliwe wyniki.
Umiejętności przywódcze
Ponieważ inżynieria podpowiedzi staje się coraz ważniejsza w rozwoju produktów AI, inżynierowie podpowiedzi mogą być zmuszeni do kierowania zespołami lub inicjatywami w tej dziedzinie.
Przywództwo to oznacza zapewnienie wizji, kierunku i planowania strategicznego dla wysiłków inżynierów w zakresie podpowiedzi w ramach organizacji.
Inżynier podpowiedzi musi wykazać się przemyślanym przywództwem, śledząc najnowsze techniki, udostępniając wiedzę i wprowadzając innowacje w metodach tworzenia podpowiedzi.
Oprócz umiejętności technicznych, umiejętności przywódcze są niezbędne do inspirowania zespołów, efektywnego zarządzania cyklami pracy i utrzymywania wysokich standardów podpowiedzi w różnych projektach.
Jak rozwinąć te umiejętności
Jeśli posiadasz już wyżej wymienione umiejętności, możesz kontynuować swoją drogę do zostania inżynierem podpowiedzi. Jeśli nie, oto jak je rozwinąć i doskonalić:
- Rozwijaj zestaw umiejętności miękkich: Rozwijaj swoje umiejętności miękkie, aby skutecznie komunikować się, projektować i współpracować. Naucz się pisać jasne, zwięzłe i angażujące podpowiedzi dla systemów AI oraz doskonal swoje kreatywne myślenie poprzez eksperymentowanie ze słowami i zdaniami
- Zbuduj solidne podstawy w zakresie NLP i ML: Zapoznaj się z kluczowymi pojęciami z zakresu przetwarzania języka naturalnego, takimi jak przetwarzanie wstępne tekstu, modele językowe i modele sekwencja-sekwencja. Poznaj różne modele językowe (np. GPT, BERT, T5) i ich architekturę oraz zrozum zasady uczenia maszynowego za pomocą popularnych algorytmów
- Dowiedz się więcej o technikach inżynierii podpowiedzi: Poznaj metody takie jak uczenie się na podstawie kilku przykładów, podpowiedzi oparte na łańcuchu myśli i AI oparta na konstytucji. Pracuj nad swoim strategicznym myśleniem dzięki skutecznym zasadom projektowania podpowiedzi i strategiom podziału zadań. Zapoznaj się również z bibliotekami podpowiedzi i szablonami najlepszych praktyk
Podczas nauki inżynierii podpowiedzi wykorzystanie odpowiednich narzędzi może znacznie zwiększyć Twoją wydajność. Jednym z takich narzędzi dostosowanych do potrzeb inżynierów podpowiedzi jest ClickUp Brain, natywna sieć neuronowa AI w ramach platformy wydajnościowej ClickUp.
Wspiera inżynierów podpowiedzi, upraszczając codzienne zadania i obowiązki dzięki automatyzacji i możliwościom zarządzania wiedzą.
ClickUp Brain dla inżynierów podpowiedzi
Generatywny asystent AI ClickUp z łatwością pomaga w tworzeniu treści, generowaniu pomysłów i zarządzaniu wiedzą.
Dzięki niemu inżynierowie podpowiedzi mają dostęp do ponad 100 podpowiedzi dostosowanych do konkretnych branż i popartych badaniami, odpowiednich dla różnych ról w zespołach projektowych. Wystarczy uruchomić narzędzie AI i wybrać podpowiedzi, aby utworzyć osie czasu projektów, raporty i agendy spotkań.
Co więcej, sieć neuronowa ClickUp Brain integruje wszystkie zadania, procesy, dokumenty i komunikację w ramach cyklu pracy, służąc jako interaktywna baza wiedzy. Można jej używać do pozyskiwania informacji, zadając proste pytania dotyczące celów zadań, ostatnich aktualizacji pracy, procesów firmowych i procedur oceny jakości.
Dla inżynierów podpowiedzi ClickUp Brain to asystent pracy, który automatyzuje zadania ręczne, powtarzające się obowiązki i przypomnienia. Ta automatyzacja pozwala inżynierom podpowiedzi skoncentrować się na podstawowym tworzeniu podpowiedzi bez rozpraszania uwagi mniej istotnymi zadaniami.
- Eksperymentuj z narzędziami i frameworkami do inżynierii podpowiedzi: Zdobądź praktyczne doświadczenie w korzystaniu z narzędzi takich jak GPT-3 i Claude oraz wypróbuj różne techniki generowania podpowiedzi do tworzenia tekstu i streszczania. Analizuj wyniki modelu, powtarzaj projekty podpowiedzi i udoskonalaj je na podstawie wyników
- Weź udział w wydarzeniach związanych z inżynierią podpowiedzi: Bądź na bieżąco, dołączając do forów internetowych lub grup dyskusyjnych oraz uczestnicząc w konferencjach lub warsztatach poświęconych modelom językowym
ClickUp Brain może również służyć jako plac zabaw, na którym można wypróbować różne podpowiedzi i porównać wyniki różnych wersji podpowiedzi. Praktyka czyni mistrza, a inżynieria podpowiedzi nie jest tu wyjątkiem.
Jak zostać inżynierem podpowiedzi
Przy tak ogromnej ilości wiedzy i umiejętności do opanowania droga do zostania inżynierem podpowiedzi może nie być od razu jasna. Oto prosty plan działania, którym możesz się kierować:
1. Pomyśl o swoich celach zawodowych
Przed rozpoczęciem przygody z inżynierią podpowiedzi należy bardzo dokładnie przemyśleć swoje cele.
Chcesz włączyć inżynierię podpowiedzi do swojej obecnej roli i wesprzeć rozwój firmy? A może chcesz opanować umiejętności inżynierii podpowiedzi, aby rozwijać się w dziedzinie technologii AI? Świadomość tego, czego chcesz, pomoże Ci rozwinąć konkretne umiejętności zgodne z Twoimi celami zawodowymi.
Zamiast wybierać ogólną ścieżkę "technologii AI", zidentyfikuj konkretną niszę w ramach inżynierii podpowiedzi. Może to być kreatywne generowanie tekstu, systemy dialogowe, generowanie kodu lub zadania związane z językiem faktów.
Dostosuj naukę do tej niszy. W przypadku kreatywnego generowania tekstu skup się na płynności i wyobraźni. W przypadku zadań opartych na faktach priorytetem powinna być dokładność i oparcie na danych rzeczywistych.
2. Zdobądź odpowiednie kwalifikacje
Aby ubiegać się o rolę inżyniera podpowiedzi, potrzebne są certyfikaty edukacyjne lub dyplomy w odpowiednich dziedzinach.
Licencjat z informatyki, nauki o danych lub lingwistyki stanowi solidną podstawę. Jednak dziedzina ta szybko się rozwija. Rozważ alternatywne ścieżki, takie jak bootcampy lub kursy online specjalizujące się w inżynierii podpowiedzi. Zdobycie odpowiednich kwalifikacji świadczy o Twoim zaangażowaniu w opanowanie najnowszych technik.
Zasoby: Zapoznaj się z kursami online oferowanymi przez platformy takie jak Coursera, Udacity lub Fast. ai, które koncentrują się na inżynierii podpowiedzi i konkretnych modelach LLM, takich jak LaMDA lub Jurassic-1 Jumbo.
3. Naucz się języków programowania
Opanuj powszechnie używane języki programowania, zwłaszcza Python. Jest to lingua franca AI i NLP, z bibliotekami takimi jak TensorFlow i PyTorch, zaprojektowanymi specjalnie do pracy z LLM.
Warto również nauczyć się języków uzupełniających do konkretnych zadań. Do analizy i przetwarzania danych warto rozważyć R lub Julia. W przypadku aplikacji internetowych wykorzystujących podpowiedzi warto zapoznać się z frameworkami JavaScript, takimi jak React.
Możesz poprawić swoje umiejętności kodowania w określonych językach, biorąc udział w konkursach programistycznych, uczestnicząc w projektach open source lub pracując nad aplikacjami opartymi na AI.
4. Specjalizuj się w technologiach AI, takich jak NLP i ML
Osiągnięcie biegłości w inżynierii podpowiedzi może być trudne bez solidnej wiedzy na temat AI, uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego.
Wykrocz poza ogólną wiedzę. Poznaj podstawowe pojęcia z zakresu NLP, takie jak tokenizacja, transformatory i mechanizmy uwagi. Zdobądź praktyczne doświadczenie, pracując nad projektami i stosując kluczowe pojęcia i narzędzia w rzeczywistych scenariuszach.
Wykorzystaj podstawowe pojęcia, aby przećwiczyć skuteczne i wydajne techniki inżynierii podpowiedzi. Jeśli to możliwe, zaangażuj się w praktyczne projekty, które pozwolą Ci zastosować podstawowe pojęcia.
Zasoby: Skorzystaj z kursu Machine Learning Crash Course firmy Google i tych samouczków TensorFlow, aby rozwinąć swoje umiejętności w zakresie technologii AI.
5. Opanuj techniki podpowiedzi
Poznaj różne metody podpowiedzi, takie jak uczenie się na podstawie kilku przykładów, usuwanie luk w tekście i kontrola temperatury. Każda z nich wpływa na wyniki LLM w unikalny sposób.
Eksperymentuj z gotowymi modelami dostępnymi na platformach takich jak Hugging Face Transformers. Spróbuj dostosować je do konkretnych zadań, korzystając z technik inżynierii podpowiedzi.
Zasoby: Aby pogłębić swoją wiedzę, zapisz się na kursy online lub sięgnij po podręczniki dotyczące NLP, takie jak "Speech and Language Processing" autorstwa Jurafsky'ego i Martina. Dołącz do społeczności internetowych, takich jak r/PromptEngineering lub forów. Dobrym źródłem informacji jest również OpenAI.
6. Nawiąż kontakty z profesjonalistami z tej dziedziny
Właściwe nawiązanie kontaktów z profesjonalistami z branży AI ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza podczas poszukiwania pracy. Nawiąż relacje z ekspertami AI, uczestnicz w konferencjach i dołącz do forów internetowych, aby dyskutować z innymi osobami o pomysłach i wyzwaniach.
Wydarzenia takie jak North American Conference on Language Learning (NAACL) lub konferencja AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) są dobrym punktem wyjścia.
Współpraca w ramach społeczności AI i NLP sprzyja nauce i pozwala być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie inżynierii podpowiedzi.
Aby ułatwić sobie wysiłki związane z poszukiwaniem pracy, rozważ skorzystanie z narzędzi zwiększających wydajność, takich jak szablon ClickUp Job Search Template. Ten poręczny szablon pomaga zachować porządek, umożliwiając śledzenie aplikacji, ofert pracy, ocen firm, rozmów kwalifikacyjnych i nie tylko — wszystko w jednym miejscu.
6. Stwórz portfolio, które pokaże Twoją wiedzę specjalistyczną
Skoncentruj się na tworzeniu imponujących projektów, aby zdobyć dogłębną wiedzę na temat technologii AI i zbudować portfolio, które zaprezentuje potencjalnym pracodawcom i społeczności AI Twoje umiejętności w zakresie inżynierii podpowiedzi.
Możesz również podnieść swoje kwalifikacje i wykazać się wiedzą specjalistyczną, zdobywając odpowiednie certyfikaty w zakresie inżynierii podpowiedzi.
- Eksperymentuj z modelami LLM typu open source: Platformy takie jak Playground firmy OpenAI i Hugging Face oferują dostęp do różnych modeli LLM do celów eksperymentalnych. Ćwicz tworzenie podpowiedzi, aby uzyskać pożądane wyniki
- Włącz się w projekty open source: Zaangażuj się w projekty na GitHubie, które badają zastosowania inżynierii podpowiedzi. Dzięki temu zdobędziesz cenne doświadczenie i zaprezentujesz swoje umiejętności potencjalnym pracodawcom
- Opracuj projekty osobiste: Stwórz projekty, które pokażą Twoje umiejętności w zakresie inżynierii podpowiedzi. Może to obejmować budowanie chatbota przy użyciu podpowiedzi, generowanie różnych kreatywnych formatów tekstu lub streszczanie tematów opartych na faktach
Dziedzina inżynierii podpowiedzi szybko się rozwija. Śledź odpowiednie blogi, artykuły naukowe i wiadomości branżowe, aby być na bieżąco. Chociaż nie jest to obowiązkowe, certyfikaty z zakresu inżynierii podpowiedzi mogą świadczyć o Twoim zaangażowaniu w tę dziedzinę i zapewnić uporządkowaną ścieżkę nauki.
Skupiając się na tych konkretnych umiejętnościach, zasobach i strategiach, będziesz na dobrej drodze do zostania biegłym inżynierem podpowiedzi.
Pokonywanie przeszkód w wejściu do inżynierii podpowiedzi
Jak każda dziedzina, inżynieria podpowiedzi nie jest pozbawiona wyzwań.
Ponieważ ta dziedzina jest nowa w tym bloku, musisz rozwinąć określone umiejętności (jak wspomnieliśmy powyżej).
Oto krótkie podsumowanie umiejętności potrzebnych do rozpoczęcia pracy w dziedzinie inżynierii podpowiedzi:
- Umiejętności analityczne niezbędne do interpretacji zachowań modeli AI i powodzenia wyników
- Solidne podstawy koncepcji AI, takich jak uczenie maszynowe, NLP i głębokie uczenie się
- Kreatywne umiejętności rozwiązywania problemów w celu projektowania i udoskonalania podpowiedzi
- Umiejętność współpracy i negocjacji z zespołami międzyfunkcyjnymi
- Zamiłowanie do przywództwa w kierowaniu projektami wysokiego szczebla i zarządzaniu nimi
Umiejętności są przydatne. Ale ważne jest również, aby być świadomym potencjalnych przeszkód, które mogą pojawić się na drodze do zostania inżynierem podpowiedzi.
Oto typowe wyzwania, z którymi możesz się spotkać:
- Inżynieria podpowiedzi to nowa i szybko rozwijająca się dziedzina, w której trudno nadążyć za najnowszymi technikami i narzędziami
- Dostęp do zaawansowanych modeli językowych jest często ograniczony i może wymagać licencji od dużych firm technologicznych, co stanowi barierę dla osób prywatnych i start-upów
- Ponieważ inżynieria podpowiedzi jest stosunkowo nową dziedziną, nie ma wystarczającej liczby ekspertów, którzy mogliby służyć pomocą nowicjuszom
- Bez spójnych zasad i praktyk współpraca i udostępnianie wiedzy mogą ulec pogorszeniu
- Używanie sprawiedliwego i bezpiecznego języka w podpowiedziach lub wynikach wymaga zrozumienia i ostrożnego obchodzenia się z nim
- Nie ma jeszcze wielu konkretnych ról dla inżynierów podpowiedzi, mimo że coraz więcej osób ich poszukuje
Wskazówka dla profesjonalistów: Jednym ze sposobów pokonania barier licencyjnych i rozwojowych w dziedzinie AI przez osoby prywatne, start-upy i małe firmy jest zapoznanie się z przyjaznymi dla początkujących narzędziami i zasobami AI, które nie wymagają znacznych inwestycji ani specjalistycznej wiedzy.
Zalety i wady bycia inżynierem podpowiedzi
Inżynieria podpowiedzi to naprawdę ekscytująca opcja kariery, ale jak wszystko inne ma swoje wady i zalety.
Korzyści
Oto niektóre z kluczowych korzyści płynących z kariery w dziedzinie inżynierii podpowiedzi:
Perspektywy kariery
Zapotrzebowanie na inżynierów podpowiedzi stale rośnie, ponieważ firmy w coraz większym stopniu polegają na oprogramowaniu w celu usprawnienia działalności i poprawy komfortu użytkowania.
Oczekuje się, że globalny rynek inżynierii podpowiedzi będzie rósł w tempie 32,8% rocznie w latach 2024–2030, co potwierdza zapotrzebowanie na wykwalifikowanych inżynierów podpowiedzi w nadchodzących latach.
Oczekiwania płacowe
Według badań przeprowadzonych przez Velents AI, inżynierowie podpowiedzi w Stanach Zjednoczonych należą do najlepiej zarabiających specjalistów w branży AI, osiągając średnio około 300 000 dolarów rocznie.
Takie dane pokazują, że inżynieria podpowiedzi może być bardzo satysfakcjonującą ścieżką kariery.
Potencjalne możliwości zatrudnienia
A co najlepsze?
Inżynierowie podpowiedzi mogą znaleźć pracę w każdej branży lub dziedzinie w różnych organizacjach, między innymi:
- Firmy technologiczne, takie jak Google, OpenAI, Anthropic i Microsoft
- Laboratoria badawcze AI i instytucje akademickie
- Firmy konsultingowe specjalizujące się w rozwiązaniach AI i NLP
- Instytucje finansowe i firmy z branży fintech
- Organizacje zajmujące się opieką zdrowotną i naukami przyrodniczymi
- Kancelarie prawne i firmy technologiczne obsługujące branżę prawniczą
- Kreatory stron internetowych i platformy bezkodowe
Wady
Bycie inżynierem podpowiedzi może być satysfakcjonującą ścieżką kariery, ale ma też swoje wady. Oto jak można je pokonać:
Ograniczony dostęp do modeli językowych
Wiele zaawansowanych modeli językowych jest niedostępnych dla inżynierów podpowiedzi bez licencji.
Rozwiązanie? Wykorzystaj modele językowe typu open source i frameworki podpowiedzi, współpracuj z instytucjami badawczymi lub dołącz do firm, które mają do nich dostęp.
Pamiętaj też, aby opowiadać się za bardziej otwartymi i dostępnymi technologiami AI.
Kwestie etyczne
Niesprawiedliwe i niebezpieczne wyniki modeli są prawdziwym problemem w przypadku inżynierii podpowiedzi.
Aby sprostać temu wyzwaniu, należy poznać zasady etyczne AI, współpracować z etykami i ekspertami dziedzinowymi oraz opanować techniki promujące odpowiedzialny rozwój AI.
Popularnym przykładem etycznej AI jest Claude firmy Anthropic, który stosuje dynamiczne podejście w celu ograniczenia stronniczości.
Problemy ze skalowalnością i wydajnością
Efektywne i dokładne zarządzanie dużymi, złożonymi modelami językowymi może być trudne. Należy jednak pamiętać, że ciągłe uczenie się jest kluczem do powodzenia w inżynierii podpowiedzi.
Kontynuuj odkrywanie metod, takich jak dostosowywanie podpowiedzi lub łączenie, aby zoptymalizować wydajność podpowiedzi.
Niepewny rynek pracy
Na rynku pracy brakuje obecnie osób pełniących rolę inżynierów podpowiedzi.
To kolejny powód, dla którego warto posiadać wiedzę specjalistyczną w zakresie przetwarzania języka naturalnego, uczenia maszynowego lub inżynierii oprogramowania. Poza tym wszechstronne umiejętności, takie jak inżynieria podpowiedzi, sprawiają, że będziesz bardzo poszukiwanym pracownikiem.
Opanuj sztukę podpowiedzi dzięki ClickUp
Jednym ze sposobów na uwolnienie pełnego potencjału rewolucji AI jest opanowanie sztuki podpowiedzi. A kiedy będziesz gotowy, aby zostać inżynierem podpowiedzi, ClickUp z pewnością będzie Cię wspierać.
Wyposażony w natywną generatywną sztuczną inteligencję i niestandardowe szablony, ClickUp jest najlepszą platformą do ćwiczenia umiejętności inżynierii podpowiedzi. A to nie wszystko.
Nawet gdy staniesz się gwiazdą podpowiedzi, ClickUp nadal będzie Cię wspierać dzięki narzędziom do zarządzania zadaniami i projektami oraz ponad 1000 integracji.
Zarejestruj się w ClickUp już dziś i zacznij projektować podpowiedzi, które zmienią oblicze dzisiejszych modeli AI!