O que é um engenheiro rápido da IA?
Se você já digitou uma pergunta em ferramentas de IA como ChatGPT ou Gêmeos, já está familiarizado com a engenharia rápida, mesmo sem saber. A IA Immediate Engineering tem tudo a ver com criar entradas, ou “avisos”, como são chamados, que obtêm os melhores resultados possíveis dos modelos de IA. Parece simples, mas à medida que a IA generativa se torna mais inteligente e mais in style, a habilidade de saber falar com esses sistemas é bastante útil. Tão útil que as empresas de todos os setores agora estão contratando engenheiros solicitados para ajustar como as ferramentas de IA funcionam em tarefas diárias, desde a geração de descrições de produtos até o design de ferramentas de codificação.
Por que o trabalho de um engenheiro immediate de IA é tão importante? Porque todos os modelos de IA têm apenas um desempenho tão bom quanto os avisos que recebem. Um immediate de palavras bem-sucedidas pode oferecer resultados significativos em vez de genéricos que não têm utilidade. Então, o que os engenheiros prontos realmente fazem? Em primeiro lugar, eles escrevem instruções claras e detalhadas que orientam a IA a produzir resultados de alta qualidade. Então, eles ajustam os avisos para torná -los mais precisos e criativos. Eles também testam como a IA responde a diferentes frases, tom ou estrutura.
A melhor coisa sobre engenharia imediata é que não se limita à escrita. É usado no advertising and marketing, para escrever cópias de anúncios ou descrições de produtos; Desenvolvimento de software program, para gerar código; educação, para construir tutores ou testes de IA; pesquisa, para obter informações de dados; e até mesmo design, para criar imagens geradas pela IA.
Portanto, seja você um aspirante a engenheiro de IA ou deseja enriquecer seu conhecimento no campo, este artigo é para você. Vamos orientá -lo pelas habilidades necessárias para esse papel e, o mais importante, onde você pode começar a aprender.
Habilidades centrais de que você precisa como engenheiro rápido da IA
Habilidades técnicas
Vamos começar com o conhecimento básico, significando habilidades técnicas. Você não precisa ter experiência em codificação. Ter um entendimento básico do processamento de linguagem pure (PNL), como os modelos de IA funcionam e algum conhecimento sobre APIs ajudará você a começar.
NLP
A engenharia rápida é construída na PNL. É isso que permite que as máquinas entendam, interpretem e respondam à linguagem humana. Saber como os modelos de PNL Language do processo pode ajudá -lo a escrever melhores instruções. Por exemplo, entender que os modelos dependem muito de como o immediate é claro ajuda a explicar por que os avisos confusos levam a respostas confusas.
Comportamento do modelo
Diferentes modelos de IA se comportam de maneira diferente. Por exemplo, o GPT-4 é bom em tarefas complexas que exigem várias etapas. Outros modelos podem ser melhores para resumos ou traduções rápidas. É importante entender como um modelo funciona e como ele faz previsões. A IA pode não estar consciente ou criativa como uma pessoa, mas é muito boa em reconhecer padrões. Depois de entender isso, você pode escrever seus avisos para ajudar o modelo a mostrar as respostas desejadas.
APIs
As interfaces de programação de aplicativos (APIs) agem como mensageiros entre seu software program e o modelo de IA. Com um pouco de código, você pode enviar um immediate e receber uma resposta automaticamente. Obviamente, você não precisa se tornar um desenvolvedor em uma noite, mas apenas se acostumar a trabalhar com Python ou Postman é suficiente.
Habilidades criativas
A criatividade é uma habilidade valiosa para os engenheiros de IA. Isso ocorre porque a engenharia rápida envolve mais do que apenas lógica e estrutura. Requer saber como escrever instruções que o ajudarão a obter os melhores resultados do modelo. Quanto mais claras e mais específicas são suas instruções, melhor será a saída.
Seja claro e específico
Digamos que você esteja pedindo a uma IA para escrever uma descrição do produto. Você poderia dizer: “Escreva uma descrição do produto para uma vela”. Ou você poderia dizer: “Escreva uma descrição divertida do produto de três frases para uma vela de soja artesanal com lavanda. Concentre-se no relaxamento e no autocuidado”. O segundo fornecerá melhores resultados, pois oferece o modelo de IA o contexto, tom, comprimento e propósito de gerar exatamente o que você deseja.
Position-playing
Um método eficaz é usar personas. Por exemplo, se você deseja dicas de nutrição que se sentem amigáveis, pode dizer: “Você é um nutricionista carinhoso conversando com alguém preocupado em não comer de forma saudável”. Isso torna a resposta mais humana e oferece melhor controle sobre o tom e a qualidade da resposta.
Habilidades analíticas
É aqui que o aspecto de engenharia do “engenheiro rápido” é importante. Promotamento não é uma tarefa simples. Você geralmente precisa testar, melhorar e revisar versões diferentes de um aviso para descobrir o que funciona melhor.
Prompts de teste A/B.
Você pode testar duas ou três frases diferentes para ver qual funciona melhor em termos de resultados. Por exemplo: “Resuma este artigo”, “resume este artigo em duas frases usando linguagem informal” e “me dê um resumo deste artigo, adequado para um aluno da 5ª série”. Cada opção pode fornecer um resultado diferente. Ao pensar analiticamente, você pode comparar os resultados, avisar padrões e entender o que torna um rápido eficaz.
Rastreando resultados
Quando você está testando a/B, é importante tomar nota de variações rápidas e seus resultados. Isso é útil, especialmente ao trabalhar em projetos de longo prazo ou colaborar com outras pessoas. Dessa forma, você pode ver o que funcionou, o que não funcionou e por quê. Quanto melhor você se tornar na análise de respostas, mais rápidos você melhorará e alcançará resultados de alta qualidade.
Habilidades de comunicação
Uma habilidade que muitas pessoas ignoram é explicar sua lógica imediata para os outros. Para isso, você quer fortes habilidades de comunicação. Se você trabalha com desenvolvedores, designers ou equipes de advertising and marketing, poder explicar suas escolhas imediatas faz de você um hyperlink entre eles e o modelo de IA. Por exemplo, você pode dizer: “Eu usei uma persona no aviso para obter uma resposta mais amigável, que se encaixa na voz da nossa marca”. Essa explicação é clara e profissional e mostra sua experiência. As habilidades de comunicação também são importantes no trabalho em equipe e na colaboração.
Adaptabilidade
AI muda rapidamente. O que funciona com um modelo hoje pode não funcionar amanhã. Novas ferramentas, atualizações, técnicas e usos surgem o tempo todo. Portanto, a habilidade mais importante é a adaptabilidade. Para se manter informado sobre as tendências emergentes, você pode conferir os recursos que mencionamos abaixo. Manter -se atualizado ajuda a ajustar suas estratégias e descobrir novos truques antes que eles se tornem populares. Também é útil experimentar novas ferramentas de IA. Cada modelo possui seus recursos, pontos fortes e fracos únicos, e experimentá -los pode ajudá -lo a entender melhor a IA.
5 Recursos para dominar a IA Primition Engineering
1. Cursos gratuitos
Tornar -se um engenheiro rápido não precisa ser caro. Existem muitos ótimos recursos gratuitos on -line que são perfeitos para iniciantes. Comece com Plataforma do OpenAI. Eles coletaram documentos fáceis de entender e têm exemplos que mostram como diferentes avisos alteram as respostas. Não se esqueça do YouTube. Muitos criadores têm vídeos que explicam conceitos, mostram exemplos reais e o guiam por meio de desafios rápidos. Finalmente, procure cursos comunitários em websites como Coursera, EDX e Udemy. Alguns cursos são gratuitos ou oferecem períodos de teste. Certifique -se de procurar cursos iniciantes, no entanto.
2. Cursos pagos
Se você quiser aprender mais sobre engenharia imediata, os cursos pagos podem ajudá -lo a aprender rapidamente. Eles geralmente incluem caminhos estruturados, tarefas, testes e projetos que permitem praticar o que está aprendendo. Udemy é uma opção in style, especialmente para cursos acessíveis e auto-ritados. O Coursera, por outro lado, tem programas mais formais. O LinkedIn Studying também é uma boa escolha, especialmente se você usar o LinkedIn e deseja exibir suas habilidades e certificados.
3. Plataformas e ferramentas práticas de prática
Depois que você entende o básico da engenharia imediata, a melhor maneira de melhorar é praticar. Embora a teoria seja útil, você aprende muito mais tentando, ajustar e testar por conta própria. Felizmente, existem ótimas ferramentas nas quais você pode experimentar instruções em tempo actual. Comece com Playground do Openai. Ele permite testar como diferentes prompts funcionam com vários modelos de IA. Outra excelente opção é abraçar espaços de rosto, onde você pode explorar ou criar mini aplicativos com diferentes modelos de código aberto. Ambas as plataformas são fáceis de usar e oferecem suggestions rápido. Aqui está uma dica útil: documente tudo. Mantenha um registro dos avisos que você testar, as alterações que você faz e os resultados obtidos. Como mencionamos acima, rastrear seu trabalho ajuda você a aprender mais rápido e reconhecer padrões no que funciona e o que não funciona.
4. Comunidades
A adesão às comunidades on -line é uma das melhores maneiras de crescer como engenheiro rápido, especialmente se você estiver apenas começando. Você pode encontrar outras pessoas que estão experimentando como você, aprendendo com profissionais experientes e descobrir exemplos do mundo actual. Reddit é um bom lugar para começar. Subreddits como R/PromptEngineering Ofereça muitas discussões, dicas e exemplos rápidos. Os usuários geralmente compartilham seus sucessos e falhas, facilitando o aprendizado. A discórdia também é in style entre os engenheiros rápidos, mas para conversas em tempo actual. Lá, você pode participar de servidores sobre diferentes ferramentas e aspectos de IA e fazer perguntas rápidas, discutir desafios ou encontrar oportunidades para colaborações de projetos. Para tirar o máximo proveito dessas comunidades, porém, certifique -se de se envolver ativamente.
5. Materials de leitura
O campo da AI Immediate Engineering está mudando rapidamente, portanto, acompanhar blogs, artigos e livros o ajudará muito. Vamos falar sobre livros. Embora ainda não haja muitos livros focados apenas na engenharia imediata, a leitura de livros fundamentais na IA e na PNL fornecerá uma vantagem. Para blogs e boletins, o weblog OpenAI é muito útil. Eles compartilham atualizações, informações detalhadas e exemplos de como usar prompts em ferramentas como ChatGPT e Dall-E. Você também pode visitar nosso web site, onde apresentamos uma variedade de Artigos sobre a IAincluindo o nosso útil Glossário da AIque é um recurso obrigatório para qualquer profissional que trabalhe no campo. Não se esqueça de verificar também os blogs pessoais de especialistas da IA. Muitos deles compartilham dicas práticas, idéias rápidas e idéias de seu trabalho.
Conclusão
A IA está se movendo rapidamente, e é por isso que o aprendizado contínuo é elementary se você deseja crescer como um engenheiro rápido. Novas ferramentas, técnicas e práticas recomendadas surgem o tempo todo, portanto, permanecer curioso é a única opção. As boas notícias? Você não precisa descobrir tudo sozinho. Escolha um recurso deste guia ou junte -se a uma comunidade que parece certa para você. Mergulhar, experimentar e cometer erros; Mas o mais importante, aprenda.
