5 рабочих мест, которые будут использовать технологию Prompt в 2023 году

5 рабочих мест, использующих технологию Prompt в 2023 году

С момента, когда ChatGPT от OpenAI прорвался в нашу память и привлек внимание общественности, возможность полноценно использовать эти языковые модели стала очень востребованной навыковой компетенцией. В связи с этим компании осознают, что для раскрытия полного потенциала искусственного интеллекта необходима грамотная разработка запросов. Итак, возникает вопрос, какая работа сегодня и в будущем будет требовать разработки запросов в качестве основной навыковой компетенции?

Давайте рассмотрим несколько профессий, которые будут использовать этот новый навык, и что это может значить для будущего вашей области деятельности.

Инженер-разработчик запросов для ИИ

Инженер-разработчик запросов для ИИ – это специалист, работающий на передовой в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка. Для тех, кто не знает, этот специалист является связующим звеном между намерениями человека и пониманием машины, формируя взаимодействия с системами искусственного интеллекта. Инженеры-разработчики запросов для ИИ отвечают за создание и улучшение запросов или запросов, которые пользователи вводят в модели искусственного интеллекта. У них есть глубокое понимание языковых нюансов, контекста и специфической терминологии в определенной области.

• Изучите основы MLOps с помощью этой бесплатной электронной книги
• Представляем IDEFICS открытое воспроизведение современной модели визуального языка
• Ваши инструкции для настройки ChatGPT с копированием и вставкой — прямо здесь

Обладая экспертизой в лингвистике и науке о данных, они разрабатывают запросы, которые извлекают точные и соответствующие ответы от моделей искусственного интеллекта, обеспечивая соответствие генерируемого контента ожиданиям пользователей и стандартам отрасли. Хотя это одна из самых новых профессий, становится очевидным, что инженеры-разработчики запросов для ИИ играют все более важную роль. По мере того, как модели искусственного интеллекта становятся более сложными и универсальными, растет спрос на индивидуальные, контекстно-ориентированные взаимодействия. Они также будут играть важную роль в настройке и оптимизации этих моделей для различных отраслей и приложений.

Инженер обработки естественного языка

Инженеры обработки естественного языка, специализирующиеся на разработке запросов, являются лингвистическими архитекторами в области коммуникации с искусственным интеллектом. Они специализируются на создании инструкций ввода, которые направляют модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4, чтобы они могли производить точные и контекстно соответствующие результаты. Часто инженеры обработки естественного языка, специализирующиеся на разработке запросов, работают в тесном взаимодействии с экспертами в определенной области, где они создают запросы, которые позволяют извлекать информацию, поддерживать принятие решений и обеспечивать ответственные взаимодействия с искусственным интеллектом.

Инженеры обработки естественного языка уникальны тем, что они играют важную роль в настройке стратегий запросов, снижении предвзятости и развитии диалога между человеком и искусственным интеллектом. Они оптимизируют разработку запросов, формируя способ, которым искусственный интеллект реагирует на пользователей в разных отраслях. По мере расширения интеграции обработки естественного языка эти специалисты играют ключевую роль в создании более плавных, эффективных и информативных взаимодействий, определяя будущее коммуникации между человеком и искусственным интеллектом.

Инженер машинного обучения

Инженер машинного обучения, специализирующийся на разработке запросов, является катализатором эффективной коммуникации с искусственным интеллектом. Он отлично разбирается в разработке вводных запросов, направляющих модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4, и другие модели, чтобы они генерировали точные и соответствующие результаты, специфичные для задачи. Сотрудничая с экспертами в определенной области, они создают запросы, которые извлекают информацию, обеспечивая обоснованное принятие решений и ответственные взаимодействия с искусственным интеллектом. Часто они работают с инженерами-разработчиками запросов и инженерами обработки естественного языка для совершенствования стратегий запросов и ожиданий.

По мере того, как отрасли начинают масштабировать и узнавать, как полностью использовать возможности искусственного интеллекта, все больше и больше инженеров машинного обучения будут тесно сотрудничать, чтобы дальше совершенствовать стратегии запросов, устранять предвзятость и развивать диалог между человеком и искусственным интеллектом. При совместной работе этих команд по оптимизации разработки запросов для формирования ответов искусственного интеллекта в разных отраслях они также будут работать с алгоритмами, обеспечивающими функционирование языковых моделей с целью гарантировать, что интеграция искусственного интеллекта продолжается в правильном направлении, с соблюдением норм этики при взаимодействии человека и искусственного интеллекта.

Data Scientist

Если ученый по данным сможет включить разработку запросов в свой арсенал, он сможет стать эффективным коммуникатором с искусственным интеллектом. Он сможет превосходно разрабатывать вводные запросы, направляющие модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4 и/или другие модели, специфичные для определенной области, чтобы генерировать точные и соответствующие результаты. Часто это проявляется в предоставлении большего количества данных заинтересованным лицам, оптимизации рабочих процессов и предоставлении методов извлечения данных, ранее невозможных.

Менеджер по продукту

Менеджеры по продукту, специализирующиеся на разработке запросов, будут сотрудничать с экспертами по искусственному интеллекту и заинтересованными сторонами, чтобы разрабатывать вводные запросы, направляющие модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4, чтобы получать точные и контекстно соответствующие ответы. Например, менеджеры по продукту в сфере электронной коммерции создают запросы, позволяющие им получать персонализированные рекомендации по продуктам для проведения A/B-тестирования. Это также может быть применено в других отраслевых сценариях и требованиях, например, в области здравоохранения, где запросы могут помочь создать большую диагностическую информацию относительно их продуктов.

Очевидно, что искусственный интеллект будет продолжать развиваться во всех отраслях и направлениях, и менеджеры продукта, которые смогут использовать prompt engineering, окажутся во главе интеграции и работы с новыми субъектами на рынке труда, такими как prompt engineers. Конечной целью, конечно же, является использование AI и AI-технологий для обеспечения плавного соответствия общей видению продукта.

Заключение

Как и с любой новой технологией, AI породил новую профессию – Prompt Engineer, и с ней вполне вероятно, что несколько уже существующих профессий окажутся во главе использования prompt engineering для повышения общей производительности. Хотя использование может сильно отличаться для каждого случая, одно, что объединяет их, – это то, что с правильными навыками prompt engineering, ученые-данных, инженеры машинного обучения, менеджеры продукта и другие могут стать супер-эффективными благодаря AI, усиливая свои уже существующие навыки и открывая новые возможности, которых раньше не было.

Теперь, если вы хотите развить свои навыки prompt engineering на новый уровень или изучить основы, то вам не стоит пропустить ODSC West 2023. На ODSC West вы сможете познакомиться с множеством треков, включая отдельный трек по Large Language Models. С полным треком, посвященным NLP и LLM, вы сможете насладиться докладами, сессиями, мероприятиями и многим другим, которые напрямую сфокусированы на этой быстроразвивающейся области.

Подтвержденные сессии включают:

• Персонализация LLM с помощью Feature Store
• Понимание ландшафта больших моделей
• Построение LLM-систем, работающих на ваших данных, с использованием LlamaIndex
• Общее и эффективное самообучение с использованием data2vec
• К LLM, которые объясняются и не зависят от языка
• Настройка LLM на сообщения в Slack
• За пределами демонстраций и прототипов: как создавать приложения готовые к производству с использованием LLM с открытым исходным кодом
• Автоматизация бизнес-процессов с использованием LangChain
• Подключение больших языковых моделей – распространенные проблемы и вызовы

Чего же вы ждете? Получите свой билет сегодня!