8 základních dovedností, které musí mít aspirující pohotoví inženýři

Mluvit s umělou inteligencí je složitější, než si nováčci myslí. Psaní výzev ke složitým, vícestupňovým úkolům vyžaduje dobré komunikační dovednosti a solidní porozumění jazykovým modelům. AI se spoléhá pouze na poskytnutý vstup. Nebude generovat optimální výstup, pokud jej zadáte vágním, nejednoznačným směrům.

Naučte se psát jasné a přesné výzvy. Zde je osm tvrdých a měkkých dovedností, na které se musí pohotoví inženýři zaměřit při zvyšování kvalifikace.

1. Kritické myšlení

Systémy AI mohou rychle analyzovat vstupy. Potřebují jen minuty na to, aby odhalili vzory, témata a nekonzistence skryté ve velkých objemech dat. Mezitím může ruční prosévání stejných čísel trvat dny.

Navzdory jejich rychlosti byste se při analýzách a hodnocení neměli zcela spoléhat na nástroje AI. Jejich zprávy jsou omezeny na jejich datové sady. Umělá inteligence poskytuje výstup na základě toho, na čem byla vycvičena – neanalyzuje a nepozoruje problémy tak, jak to dělají lidé. Položení nezpracovaných dat může způsobit chyby.

Chcete-li dosáhnout optimálních výsledků, podávejte svým nástrojům přesné a podrobné pokyny. Použijte své kritické dovednosti k vyřešení potenciálních překážek hned na začátku. Nenechávejte žádný prostor pro chyby – AI přijímá vstup pouze v nominální hodnotě.

2. Počítání

Systémy využívající pokročilé jazykové modely byly trénovány na rozsáhlých souborech dat, včetně matematických vzorců. Řeší základní až střední aritmetické rovnice během několika minut.

Tento příklad níže ukazuje, jak ChatGPT správně odpovídá na otázku algebry střední úrovně.

Nástroje umělé inteligence sice také řeší složité rovnice, např. statistiku, kalkulaci nebo fyziku, ale nejsou vždy přesné. AI spouští pouze vzorce, kterým rozumí. Pokud platforma používá nesprávnou rovnici nebo chybně čte číselné vzory, mohou nastat chyby.

Tento příklad ukazuje, že ChatGPT nesprávně odpovídá na jednoduchý statistický problém. Odpověď by měla být 50 procent.

Aby pohotoví inženýři kompenzovali nepřesnosti umělé inteligence, musí mít vynikající numerickou gramotnost. Odhalte matematické chyby sami. Většina nástrojů AI zlepší jejich přesnost, pokud jim ve výzvách poskytnete více kontextu. Vaše pokyny by měly uvádět správné vzorce nebo vzory.

3. Dobrá komunikace

Jazykové modely používají syntaxi založenou na angličtině. Ať už tedy vytváříte uživatelsky generovaný vstup nebo předem určené pokyny, dobré komunikační dovednosti vám pomohou předávat zprávy. Jednoduché úkoly se snadno provádějí. Můžete přímo klást obecné vědomostní otázky a jednokrokové příkazy. Stačí je uvést ve výzvě.

Naopak složité, vícestupňové projekty vyžadují podrobnější pokyny. Musíte jasně vysvětlit své objednávky krok za krokem, abyste zvýšili přesnost a přesnost. Vágní výzvy matou AI.

Pokud vás umělá inteligence špatně interpretuje, zkuste změnit výběr slov a frázování. Minimalizujte nejednoznačnost nahrazením slabých sloves, rozdělením pokynů, předpovídáním vzorů a nastavením spouštěcích frází.

Vezměte si tuto výzvu jako příklad. Explicitně nastiňuje příkazy, aby bylo zajištěno, že ChatGPT poskytuje očekávaný výstup, i když musí obejít omezení.

4. Důraz na detail

Pohotoví inženýři potřebují bystrý smysl pro detail. Přehlížení překlepů a opomenutí snižuje přesnost, zejména při provádění vícekrokových projektů. Budete dostávat podprůměrné výstupy, dokud je nevyřešíte.

I když je pečlivost vrozená, nehmotná vlastnost, dospělí si ji stále mohou rozvíjet. Existuje několik způsobů, jak procvičujte si měkké dovednosti online. Pro rychlé inženýrství začněte úpravou stručných výzev do 100 slov – správné překlepy, nejednoznačné výrazy a vágní fráze.

Pracujte na delších a složitějších výzvách, jak se vaše dovednosti zlepšují. Chcete-li zefektivnit analýzy, převeďte své revize a jejich generované výstupy do diagramů. Jinak ztratíte přehled o kombinacích.

Všimněte si také, že jazykové modely reagují na výzvy odlišně. Pokud plánujete integraci více platforem pro jeden komplexní úkol, možná budete muset přeformulovat konkrétní pokyny. Zvažte datové sady, omezení a možnosti vašich nástrojů.

5. Všestrannost

Umělá inteligence se za posledních několik let výrazně vyvinula. Globální tech lídři jako Google, Microsoft a OpenAI již zveřejnili své jazykové modely a stále pracují na nových projektech jazykových modelů. Můžete očekávat, že se na trh brzy dostanou další nástroje AI.

Ačkoli je to vzrušující a inovativní, některým může rychlý vývoj umělé inteligence připadat ohromující. Dokonce Elon Musk vyzývá k pozastavení vývoje umělé inteligence. Nově představené platformy předběhnou populárnější konkurenty již po týdnech dobrých výkonů.

Pro rychlé inženýry je nejlepším přístupem studovat více platforem. Kromě toho, že budete držet krok s novými nástroji umělé inteligence, víte, jak psát výzvy pro jejich jazykové modely. Nezaměřujte se na jednu platformu – jakýkoli produkt AI by mohl být zastaralý.

6. Týmová práce

Kromě zdokonalování technických dovedností se aspirující pohotoví inženýři musí také naučit být týmovými hráči. Vývoj AI není práce pro jednoho člověka. Většina projektů vyžaduje, abyste spolupracovali s dalšími specialisty, jako jsou programátoři, školitelé AI a návrháři UX.

Seznamte se s různými oblastmi AI. Znalost úkolů a rolí vašich spoluhráčů vám umožní poskytovat lepší podporu. Pomozte jim splnit jejich cíle. Vytvořte efektivní systém, ve kterém budou kontrolovat vaše výzvy a navrhovat vylepšení.

Ale místo posílání e-mailů tam a zpět zvažte použití nástroje projektového řízení. Umožňují vám sledovat, přiřazovat a upravovat výzvy na jedné platformě. Je to organizovanější přístup než přeposílání revizí a zasílání uhlíkových kopií třetím stranám.

7. Kódování a programování

Pohotoví inženýři by se měli naučit alespoň základní kódování. Vědět programovací jazyky, které používají vývojáři AI vám pomůže psát efektivnější a přesnější výzvy. Ujistěte se, že vaše pokyny odpovídají jedinečným schopnostem každého modelu.

Také použijte Otevřete AI hřiště prozkoumat aplikaci programovacích jazyků s LLM. Umožňuje vám testovat různé modely GPT-3. Výzvy můžete strukturovat efektivněji, pokud rozumíte tomu, jak umělá inteligence zpracovává vstupy.

8. A/B testování

Pohotovostní přesnost ovlivňuje několik faktorů. Změna tónu, jazyka, frázování a konzistence dat spouští různé výstupy. Umělá inteligence bohužel nebude provádět vaše zadané úkoly, pokud nepoužijete správné vzorce.

Vezměte si tento rozhovor jako příklad. ChatGPT odmítl naši jednoduchou žádost, protože porušil její podmínky použití.

Po změně výzvy jsme obdrželi požadovanou odpověď. ChatGPT ignoroval svá omezení a upřednostnil naše požadavky – i když tím porušil zásady OpenAI.

Tento příklad ukazuje, co drobné změny dělají se stručnými výzvami. Jednoduché změny lze provést rychle. Pokud však potřebujete upravit složité výzvy zahrnující tisíce slov, počítejte s tím, že strávíte více času A/B testováním. Podívejte se, které proměnné nejvíce ovlivňují přesnost výstupu.

Sledujte všechny své výsledky. A/B testování zabere mnoho času a zdrojů – pokud je to možné, vyvarujte se opakování srovnávacích testů.

Sestavte si sadu dovedností profesionálního promptního inženýra

Výše uvedené dovednosti vám pomohou vytvořit podrobnější a přesnější pokyny pro vícekrokové projekty. Kdokoli může přimět ChatGPT, aby odpovídal na obecné otázky. Ale úprava jazykových modelů, aby produkovaly specifický výstup a rozpoznávaly vzory, vyžaduje přesnost.

Jen poznamenejte, že rychlé inženýrství přesahuje zvyšování kvalifikace. Jakmile budete mít potřebné dovednosti, začněte hledat pracovní místa, zkoumat vhodné sazby a studovat trendy v oboru. Ujistěte se, že můžete využívat nejnovější průmyslový vývoj.