Що таке Prompt Engineering?

Останніми роками штучний інтелект (ШІ) зазнав значного зростання і був інтегрований у різноманітні програми, починаючи від обробки природної мови (NLP) і закінчуючи розпізнаванням зображень. Серед багатьох аспектів ШІ особливо цікавою сферою є "оперативна інженерія". Ця дисципліна зосереджена на розробці вхідних даних (оперативна інженерія), які ефективно спрямовують системи генеративного ШІ на створення бажаного результату (створеної роботи).

Розуміння оперативного інжинірингу

Інженерія підказок - це підгалузь ШІ, яка займається розробкою ефективних та дієвих підказок для систем ШІ, особливо тих, що базуються на НЛП. Підказка - це запит або вхідні дані, які подаються системі ШІ, щоб спрямувати її реакцію або згенерувати певний результат. По суті, інженерія підказок - це мистецтво і наука створення цих вхідних даних для отримання найбільш точних, релевантних і корисних результатів від системи штучного інтелекту.

Ця дисципліна набула популярності з появою великомасштабних мовних моделей і генеративний ШІ системи, такі як серія GPT від OpenAI. Оскільки ці моделі стають дедалі складнішими та потужнішими, важливість розуміння та створення правильних підказок для різних застосувань стає дедалі важливішою. Опанувавши інженерію підказок, розробники та користувачі систем штучного інтелекту зможуть розкрити весь потенціал цих потужних інструментів.

Рецепт швидкого інжинірингу: Інгредієнти, інструменти та час для успіху

У сфері розробки підказок можна провести доречну аналогію з кулінарією: пошук правильного "рецепту" для створення ефективних підказок є запорукою успіху системи штучного інтелекту. Як і в кулінарії, інгредієнти (слова), посуд (техніки) і час (послідовність інструкцій) відіграють вирішальну роль у визначенні результату. Оскільки сфера інженерії підказок продовжує розвиватися, ймовірно, з'являться "книги рецептів" для підказок, а експертів з інженерії підказок можуть наймати для консультацій з компаніями з метою підвищення продуктивності.

Інгредієнти: Вибір правильних слів

Слова, що використовуються в підказці, є ключовими компонентами для генерування точних і релевантних відповідей ШІ. Вибір правильних слів - це підготовка великих мовних моделей, таких як ChatGPT, до роботи з контекстними підказками, які структурують вихідні дані. Пояснення контексту системі штучного інтелекту передбачає розуміння її можливостей і способів реагування на кожну контекстну підказку щодо бажаного результату користувача. Експерти-розробники підказок приділяють пильну увагу формулюванням, контексту та специфіці своїх підказок, щоб системи ШІ могли розуміти і генерувати найбільш підходящі відповіді.

Посуд: Техніки створення ефективних підказок

Методи інженерії підказок слугують "кухонним приладдям", яке допомагає формувати та вдосконалювати підказки. Такі методи, як надання контексту, розбиття складних запитів і застосування обмежень, дозволяють інженерам підказок ефективніше керувати системами штучного інтелекту. З розвитком галузі, ймовірно, з'являться більш досконалі методи, які ще більше підвищать продуктивність систем штучного інтелекту.

Хронометраж і послідовність: Оволодіння мистецтвом швидкого замовлення

Так само, як приготування їжі вимагає ретельної уваги до часу, інженерія підказок вимагає продуманого підходу до порядку та послідовності підказок. Послідовність, у якій підказки подаються системі штучного інтелекту, може суттєво вплинути на її здатність ефективно обробляти та генерувати бажаний результат. Це особливо важливо при роботі з великими мовними моделями, де відповіді можуть бути обмежені через обмеження на довжину відповіді або обчислювальні ресурси системи.

Щоб досягти правильного балансу, розробникам підказок може знадобитися ітеративне коригування та експериментування, щоб знайти найефективніший порядок підказок. Наприклад, при створенні розгорнутої відповіді може бути ефективніше спочатку запитати у системи ШІ план або резюме, а потім отримати окремі підказки для розкриття кожного розділу по черзі. Такий підхід гарантує, що система штучного інтелекту чітко розуміє загальну структуру і може зосередитися на створенні детального контенту для кожного розділу.

З іншого боку, якщо метою є узагальнення або стиснення інформації, послідовність підказок може бути зворотною. У цьому випадку системі штучного інтелекту спочатку надається детальний зміст, а потім підказки, які допомагають їй виокремити та синтезувати найважливіші моменти в стислий підсумок.

Збірники рецептів та консультації експертів

У міру розвитку інженерії підказок стануть доступними для придбання "книги рецептів", що міститимуть колекції ефективних підказок для різних сфер і застосувань. Ці ресурси стануть безцінним посібником для розробників і користувачів, які прагнуть оптимізувати свої системи штучного інтелекту.

With the emergence of such valuable intellectual property, questions surrounding copyright protection for prompt sequences or "recipes" naturally arise.

Закон про авторське право зазвичай захищає оригінальні авторські твори, включаючи літературні, драматичні, музичні, художні та деякі інші інтелектуальні твори. У контексті оперативної інженерії послідовність підказок або "рецептів" може потенційно претендувати на захист авторського права, якщо вони відповідають певним критеріям, таким як оригінальність і творчий підхід.

Якщо послідовність підказок або "рецепт" вважається унікальним і творчим вираженням, він може бути захищений авторським правом. Це надасть власнику авторських прав виключні права на відтворення, розповсюдження, виконання, демонстрацію та створення похідних творів на основі матеріалу, захищеного авторським правом. Це також може забезпечити правовий захист від несанкціонованого використання або копіювання оперативної послідовності іншими особами.

Однак захист авторського права може не поширюватися на ідеї, концепції або методи, що може обмежити обсяг захисту певних аспектів швидкої інженерії. Водночас практична реалізація захисту авторських прав на експрес-послідовності може виявитися складним завданням, зважаючи на швидкий розвиток технології ШІ та можливість незалежної розробки подібних експрес-послідовностей іншими особами.

Важливість оперативного інжинірингу: Продуктивність, ефективність та користувацький досвід

Інженерія підказок відіграє вирішальну роль у підвищенні продуктивності системи штучного інтелекту, економії коштів і часу, покращенні користувацького досвіду та адаптивності до різних сфер. Добре продумані підказки безпосередньо впливають на продуктивність системи ШІ, спрямовуючи її на отримання точних, релевантних і контекстно-відповідних відповідей. І навпаки, погано розроблені підказки можуть призвести до неоднозначних або неправильних результатів, що знижує загальну корисність системи.

Системи штучного інтелекту, особливо ті, що базуються на великих мовних моделях, можуть бути дуже дорогими в обчислювальному плані. Швидке проектування допомагає зменшити кількість спроб та ітерацій, необхідних для отримання бажаного результату, заощаджуючи цінний час та обчислювальні ресурси. Така ефективність важлива як для розробників, так і для користувачів, оскільки вона спрощує використання системи штучного інтелекту, зберігаючи при цьому високу якість результатів.

Оскільки системи штучного інтелекту стають все більш поширеними в повсякденних додатках, забезпечення бездоганного користувацького досвіду є надзвичайно важливим. Застосовуючи методи швидкого проектування, розробники можуть гарантувати, що системи штучного інтелекту генерують не тільки точні, але й цікаві та контекстуально відповідні для кінцевого користувача відповіді. Це підвищує задоволеність користувачів і сприяє подальшому впровадженню рішень на основі штучного інтелекту в різних галузях.

Інженерія підказок також дозволяє системам штучного інтелекту бути більш адаптованими до різних сфер і варіантів використання. Налаштовуючи підказки, користувачі можуть адаптувати реакції системи ШІ до конкретних галузей, застосунків або вимог користувача, підвищуючи загальну корисність системи. Така адаптивність має важливе значення для використання технології штучного інтелекту в різних сферах - від охорони здоров'я та фінансів до освіти й розваг.

Що таке оперативний інженер?

Зростання цих систем штучного інтелекту поступається місцем нова посадаінженер підказок. Інженер підказок - це фахівець, який спеціалізується на розробці та оптимізації підказок для систем штучного інтелекту. Інженери підказок володіють унікальною комбінацією навичок, включаючи досвід у галузі ШІ, НЛП, лінгвістики та знання специфічних доменів. Їхній основний обов'язок - створювати та вдосконалювати підказки, які допомагають системам штучного інтелекту генерувати точні, релевантні та контекстно-відповідні відповіді.

Оперативні інженери відповідають за кілька ключових завдань:

• Створюйте та розробляйте підказки: Інженери проектують і розробляють підказки, які ефективно спрямовують системи штучного інтелекту на отримання бажаних результатів. Це передбачає розуміння можливостей системи, вимог програми та потреб кінцевих користувачів для створення вхідних даних, які дають точні, релевантні та корисні відповіді.
  

  Оцінюйте та тестуйте відповіді системи штучного інтелекту: Інженери з оперативного реагування оцінюють і тестують відповіді системи штучного інтелекту, щоб переконатися, що отримані результати відповідають бажаним стандартам якості. Вони оцінюють точність, релевантність, тон і доречність відповідей, надають зворотний зв'язок і рекомендації щодо оперативного коригування для покращення роботи системи.

• Оптимізуйте продуктивність системи штучного інтелекту: Допрацьовуючи та оптимізуючи підказки, інженери з підказок сприяють підвищенню продуктивності системи штучного інтелекту. Вони аналізують реакції системи на різні підказки, визначають сфери, які потребують вдосконалення, та ітеративно коригують підказки, щоб підвищити якість результатів.

  

  Надавати підтримку користувачам та проводити навчання: Інженери з розробки підказок можуть також відповідати за підтримку та навчання користувачів, допомагаючи їм зрозуміти, як ефективно взаємодіяти з системою штучного інтелекту. Сюди входить обмін найкращими практиками створення підказок, вирішення проблем користувачів і надання рекомендацій щодо оптимізації роботи системи ШІ відповідно до вимог користувачів.

• Співпрацюйте з дослідниками та розробниками ШІ: Інженери тісно співпрацюють з дослідниками, розробниками та кінцевими користувачами ШІ, щоб створити методи інженерії підказок, які будуть добре працювати з системою ШІ. Ця співпраця гарантує, що система ШІ буде сприйнятливою до добре продуманих підказок, що в кінцевому підсумку покращить загальну продуктивність і зручність для користувачів.

  

  Будьте на крок попереду розвитку галузі: Оскільки системи штучного інтелекту та технології обробки природної мови швидко розвиваються, інженери повинні бути в курсі останніх досягнень, методів та інструментів у цій галузі. Будучи поінформованими, вони можуть гарантувати, що їхні стратегії швидкого інжинірингу залишатимуться ефективними та актуальними для систем штучного інтелекту, з якими вони працюють.

• Проведення досліджень у конкретній галузі: Інженерам, які розробляють підказки, часто потрібно ознайомитися з конкретною сферою або галуззю, для якої вони створюють підказки. Це дослідження допомагає їм зрозуміти нюанси, термінологію та контекст, необхідні для створення ефективних підказок, які дають точні та змістовні відповіді від системи штучного інтелекту.

  

• Оцінюйте та тестуйте відповіді системи штучного інтелекту: Інженери з оперативного реагування оцінюють і тестують відповіді системи штучного інтелекту, щоб переконатися, що отримані результати відповідають бажаним стандартам якості. Вони оцінюють точність, релевантність, тон і доречність відповідей, надають зворотний зв'язок і рекомендації щодо оперативного коригування для покращення роботи системи.

Стрімке зростання зарплат для інженерів-експертів

Поява інструментів генеративного ШІ, таких як ChatGPT, створила попит на швидких інженерів, які створюють запитання та прозу для чат-ботів, щоб тестувати та покращувати їхні відповіді. Ці посади можуть пропонувати зарплату до $335,000 і не обов'язково вимагають наявності технічної освіти. Наприклад, Антропний, an AI safety and research company, has an open role for a "prompt engineer and librarian" with a salary range between $175,000 and $335,000, as reported by Блумберг.

OpenAI's CEO, Sam Altman, has expressed the importance of prompt engineers, calling prompt writing for chatbot personas "an amazingly high-leverage skill." Many prompt engineers have backgrounds in writing and literature, blending their creativity with analytical thinking.

Ринок швидких інженерів розширюється, з'являються такі платформи, як PromptBase що дозволяє людям наймати інженерів-розробників або інженерів для продажу своїх розробок. Однак більшість високооплачуваних ролей все ще вимагають більшого досвіду та вищої освіти в технологічних галузях. За словами Марка Стендена з рекрутингової агенції Hays, досвідчені інженери можуть вимагати зарплату від $250 000 до $375 000.

Зміна процесу адаптації для технічних спеціалістів

Інженерія швидких підказок може докорінно змінити спосіб, у який компанії наймають працівників, особливо в ІТ-секторі, оскільки попит на кваліфікованих інженерів швидких підказок зростає. Оскільки системи на основі штучного інтелекту продовжують набирати обертів у різних галузях, здатність ефективно спілкуватися з цими системами за допомогою добре продуманих підказок стане важливою навичкою для ІТ-фахівців. Отже, компаніям доведеться адаптувати свої стратегії найму, щоб надавати перевагу кандидатам, які володіють навичками швидкого інжинірингу.

В ІТ-секторі технічні знання традиційно є основним фактором при прийнятті рішень про найм на роботу. Однак з розвитком швидкого інжинірингу буде затребуваною унікальна комбінація навичок. До них належать знання в галузі ШІ, НЛП, лінгвістики, а також знання специфічних галузей. Оскільки швидка інженерія стає все більш важливою для успіху рішень на основі штучного інтелекту, роботодавці все частіше віддаватимуть перевагу кандидатам, які можуть продемонструвати знання в цих сферах.

Акцент на навичках швидкого інжинірингу, ймовірно, також призведе до змін у способах підготовки та навчання ІТ-фахівців. Університетам та навчальним закладам, можливо, доведеться розробити спеціалізовані курси або програми, орієнтовані на швидку інженерію, щоб забезпечити студентів необхідними навичками для процвітання в цій новій галузі. Як наслідок, компанії можуть почати шукати кандидатів, які закінчили такі програми або мають відповідні сертифікати з експрес-інженерії.

Окрім формальної освіти, компанії також можуть надавати більшого значення практичному досвіду та підтвердженим успіхам у швидкому інжинірингу. Це може передбачати оцінку кандидатів на основі їхньої здатності продемонструвати навички швидкого інжинірингу за допомогою практичних проектів або тематичних досліджень. Оскільки сфера експрес-інжинірингу продовжує розвиватися, менеджери з підбору персоналу можуть також шукати кандидатів, які можуть продемонструвати здатність до адаптації та прагнення бути в курсі останніх досягнень, методів та інструментів у галузі ШІ.

Використання можливостей штучного інтелекту за допомогою оперативного інжинірингу

Оперативна інженерія стала критично важливим компонентом для максимізації можливостей систем штучного інтелекту. У міру того, як технології ШІ стають все більш досконалими та інтегруються в різні галузі, потреба в кваліфікованих інженерах, здатних ефективно взаємодіяти з цими системами та вдосконалювати їхні реакції, зростає в геометричній прогресії. Ці фахівці відіграють ключову роль в оптимізації роботи систем штучного інтелекту, гарантуючи, що технологія надає точну і релевантну інформацію, мінімізуючи помилки. Досвід оперативних інженерів сприяє підвищенню загальної ефективності рішень на основі штучного інтелекту, що призводить до зниження витрат і поліпшення результатів як для бізнесу, так і для кінцевих користувачів.

Вплив оперативного інжинірингу поширюється не лише на продуктивність системи, але й на формування цікавого користувацького досвіду. Оскільки системи штучного інтелекту все більше проникають у наше повсякденне життя - від персональних асистентів до чат-ботів для обслуговування клієнтів, - здатність інженерів створювати інтуїтивно зрозумілі та зручні для користувача взаємодії матиме вирішальне значення для широкого впровадження та задоволення потреб користувачів. Створюючи добре продумані підказки та вдосконалюючи відповіді ШІ, інженери з підказок допомагають подолати розрив між складними технологіями ШІ та звичайними користувачами, гарантуючи, що ці потужні інструменти будуть доступними та корисними для широкої аудиторії. У цьому мінливому ландшафті досвід і навички інженерів з розробки підказок залишатимуться незамінними для розкриття повного потенціалу систем штучного інтелекту та формування майбутнього взаємодії між людиною і ШІ.