آیا به شغلی در زمینه مهندسی سریع علاقه مند هستید؟ در اینجا راهنمای نحوه شروع سفر خود به سمت این میدان هیجان انگیز است.
با پیشرفت های اخیر در هوش مصنوعی (AI)، بسیاری به فکر شروع حرفه ای در مهندسی سریع افتاده اند. رهبران فناوری جهانی به متخصصانی نیاز دارند که با ماشین‌ها صحبت کنند. آنها میلیاردها دلار در مسابقه هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند—مهندسین مبتکر ماهر و مبتکر دستمزد هنگفتی می‌گیرند.
اگر بتوانید دستورالعمل ها را به طور موثر منتقل کنید، ممکن است در این صنعت پیشرفت کنید. در اینجا چیزی است که باید در مورد مشاغل مهندسی سریع، میزان پرداخت آنها و دلیل تقاضای آنها بدانید.
مهندسان سریع چه کاری انجام می دهند؟
درخواست‌ها به دستورالعمل‌هایی اشاره می‌کنند که انسان‌ها در مدل‌های هوش مصنوعی وارد می‌کنند. آنها می توانند یا باشند:
- ورودی های تولید شده توسط کاربر: کاربران هنگام تعامل با مدل های هوش مصنوعی، پرس و جوها و وظایف یکباره را دیکته می کنند.
- دستورالعمل های از پیش تعریف شده: توسعه دهندگان قوانین از پیش تعریف شده را هنگام آموزش مدل های هوش مصنوعی تنظیم می کنند.
هوش مصنوعی هیچ سوگیری ذاتی ندارد. خروجی آن به شدت به درخواست هایی بستگی دارد که شما آن را تغذیه می کنید، با این فرض که آنها در مجموعه داده های از پیش آموزش دیده قرار می گیرند.
ایجاد اعلان ها لزوماً به مهارت های کدنویسی نیاز ندارد. می‌توانید از چت ربات‌هایی مانند ChatGPT و Bing AI سؤالات دانش عمومی بپرسید. عکس زیر یک تبادل کوتاه را نشان می دهد.
اگرچه ساده است، اما تسلط بر مهندسی سریع چالش برانگیز است. همه استعداد آن را ندارند. درخواست‌های ساده از پرس‌و‌جوهای اولیه استفاده می‌کنند، اما اجرای وظایف و روال‌های پیچیده‌تر نیازمند دستورالعمل‌های دقیق است.
فرض کنید در حال ساخت یک ربات چت تحویل غذا در Google Dialogflow هستید. برای اینکه پلتفرم شما کار کند، باید الگوهای پاسخ واضح و دقیق به مکالمات مختلف ارائه دهید. قوانین مبهم دیالوگ های نادرست و غیر مفید تولید می کنند.
برای تسلط بر مهندسی سریع با مدل‌های هوش مصنوعی، این نکات را دنبال کنید.
معماری مدل زبان را درک کنید
فرآیند back-end مدل های مختلف زبان را مطالعه کنید. درک نحوه تجزیه و تحلیل ورودی ها به شما کمک می کند تا اعلان های دقیق و دقیق بنویسید. ظرفیت پردازش مربوطه خود را به حداکثر برسانید. حتی ابزارهای پیشرفته نیز برای عملکرد به دستورالعمل های خارجی نیاز دارند.
به همین ترتیب، محدودیت ها را در نظر بگیرید. مدل‌های زبانی پیشرفته اطلاعات به‌روز را از اینترنت می‌گیرند، اگرچه معمولاً از محدودیت‌های سخت‌تر پیروی می‌کنند. شما باید با درخواست های خود خلاق باشید.
مشکلات مبهم را به وضوح بیان کنید
مهندسان سریع باید یاد بگیرند که مسائل مبهم و چالش برانگیز را بیان کنند. همه نمی توانند با هوش مصنوعی تعامل داشته باشند. در واقع، کاربران معمولی در ارسال درخواست‌ها، به‌ویژه درخواست‌هایی که شامل وظایف چند مرحله‌ای هستند، مشکل دارند.
شما باید تا حد امکان زمینه را فراهم کنید. مدل های هوش مصنوعی فقط به ورودی ها پاسخ می دهند. تغذیه آنها با دستورات مبهم با عبارت نامطمئن و اصطلاحات عمومی، نتایجی کمتر از حد را به همراه خواهد داشت.
غلبه بر تعصبات داده
مدل های هوش مصنوعی ذاتا بی طرف هستند. هر خروجی مغرضانه ای که آنها تولید می کنند از مجموعه داده هایی که مربیان آنها استفاده می کردند، نشات می گیرد. به یاد داشته باشید: هوش مصنوعی فقط الگوها و تجربیات را مطالعه می کند. حتی مدل های پیشرفته هوش مصنوعی نیز پاسخ های مضری ایجاد می کنند، زیرا توسعه دهندگان اغلب از حجم زیادی از اطلاعات فیلتر نشده استفاده می کنند.
برای به حداقل رساندن نادرستی ها، به جای غربال کردن دستی مجموعه داده ها، آزمایش های دقیق انجام دهید. به طور مداوم انواع مدل‌های هوش مصنوعی را با اعلان‌های مختلف تغذیه کنید تا کشف کنید کدام یک پاسخ‌های مغرضانه را راه‌اندازی می‌کنند.
درخواست های تست بی پایان
درخواست های پیچیده به ندرت در اولین بار کار می کنند. با ایجاد دستورالعمل های دقیق تر و دقیق تر، تأثیر تغییرات ظاهراً جزئی را متوجه خواهید شد. اجازه ندهید اشتباهات شما را دلسرد کنند.
به‌جای وسواس در نوشتن دستورات بی‌عیب و نقص، با تست A/B راحت باشید. مهندسی سریع نیاز به آزمون و خطای زیادی دارد. بی وقفه فرمول ها را ویرایش کنید تا زمانی که لحن، عبارت و اصطلاحات مناسب را برای انتقال دستورالعمل ها پیدا کنید.
روندهای صنعت را مطالعه کنید
مهندسان سریع باید با روندهای فعلی صنعت به روز بمانند. تکامل سریع هوش مصنوعی، تخصص را غیرعملی می کند. فناوری‌های جدید می‌توانند به سرعت بر فناوری‌های محبوب چیره شوند، بنابراین فقط روی یک مدل هوش مصنوعی تمرکز نکنید.
رقابت بین پلتفرم های مختلف هوش مصنوعی را به عنوان مثال در نظر بگیرید. در حالی که ChatGPT با GPT-3.5 موج ایجاد کرد، شرکت های دیگری مانند مایکروسافت نیز مدل های زبان قدرتمند خود را توسعه دادند، مانند Bing AI. در همین حال، OpenAI به نوآوری ادامه داد و GPT-4، یک مدل زبان پیشرفته تر را منتشر کرد.
مهندسان سریع چقدر درآمد دارند؟
مهندسی سریع هنوز جدید است، اما کارفرمایان از قبل ارتباط آن را درک کرده اند. بلومبرگ می‌گوید متوسط دستمزد مهندسی سریع از 175000 تا 335000 دلار در سال متغیر است. با توجه به سهولت ورود، ممکن است در این تخمین شک کنید. بالاخره هر کسی می تواند با هوش مصنوعی صحبت کند. حتی کسی که هیچ پیشینه فناوری ندارد می تواند اعلان های موثر هوش مصنوعی بنویسد.
با این حال، اصول اولیه را با مهندسی سریع پیشرفته اشتباه نگیرید. مهندسی سریع اولیه شامل وظایف استاندارد است، در حالی که مهندسی سریع پیشرفته شامل روال ها و فرآیندهای آموزشی پیچیده است.
درخواست های پیشرفته اغلب حاوی هزاران کلمه با دقت انتخاب شده هستند. انجام فقط چند اشتباه تایپی یا انتخاب عبارات اشتباه می تواند نتایج را به کلی تغییر دهد. بسیاری از افراد مهارت یا دانش لازم برای انجام چنین کارهای سختی را ندارند.
چرا مهندسی سریع مهم است؟
شروع به گذراندن دوره های مهندسی سریع کنید. رهبران فناوری جهانی به طور مداوم مدل‌های جدید هوش مصنوعی را منتشر می‌کنند – دانستن نحوه استفاده از این ماشین‌ها باعث می‌شود شما استخدام شوید. حتی می تواند به شما کمک کند علیرغم نداشتن تجربه، شغلی در زمینه فناوری ایجاد کنید.
درخواست های از پیش ساخته شده نیازهای عمومی
در حالی که مهندسی سریع منحنی یادگیری آسانی دارد، کاربران معمولی هوش مصنوعی هنوز آن را وقت گیر می دانند. آنها ترجیح می دهند از دستورات از پیش ساخته شده استفاده کنند. به جای ایجاد فرمول‌های منحصر به فرد، آنها موضوعات Reddit و مخازن GitHub را مرور می‌کنند که در مورد درخواست‌های هوش مصنوعی بحث می‌کنند.
مهندسان سریع می توانند این تقاضا را به حداکثر برسانند. جدای از کار تمام وقت برای آزمایشگاه‌های هوش مصنوعی، با به اشتراک گذاشتن اعلان‌های مؤثر برای درخواست‌های محبوب، دنبال‌کنندگان آنلاین ایجاد کنید.
هوش مصنوعی همیشه کاری را که شما می خواهید انجام نمی دهد
کاربران معمولی این تصور غلط را دارند که هوش مصنوعی حساس است. آنها فکر می کنند ظرفیت پردازشی برای خواندن بین خطوط را دارد، بنابراین پرس و جوهای مبهم را وارد می کنند.
متأسفانه، انجام این کار نتایج ضعیفی به همراه دارد. هوش مصنوعی نمی تواند درک انسان را تکرار کند. این تنها پاسخ ها را بر اساس مجموعه داده های آموزش دیده، مدل های زبانی و تجربیات کاربر فرموله می کند.
درخواست های کیفیت پاسخ های با کیفیت را ارائه می دهد
مهندسان مبتکر می توانند اعلان های از قبل موجود را دوباره اختراع کنند و راه هایی برای افزایش دقت بیابند. همیشه جا برای پیشرفت هست حتی درخواست های ساده با افعال قوی و دستورالعمل های دقیق بهتر می شوند. تصویر زیر پاسخ ChatGPT به یک سوال مختصر را نشان می دهد.
در همین حال، این عکس تأثیر استفاده از اعلان های توصیفی را برجسته می کند.
تقاضا برای مهندسان سریع افزایش خواهد یافت
در مورد مشاغل مهندسی سریع و محدود نگران نباشید. با وجود پیشرفت های اخیر، هوش مصنوعی هنوز در مرحله توسعه است. برندهای جهانی به تازگی انتشار ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را آغاز کرده اند.
از آنجایی که شرکت های بیشتری از مدل های زبانی در محصولات خود استفاده می کنند، انتظار افزایش تقاضا برای مهندسان سریع را دارید. در این بین، روی بهبود هنر خود تمرکز کنید. برای نشان دادن کارفرمایان بالقوه، مخازن و فایل های PDF از دستورات منحصر به فرد و خلاقانه بسازید.
کار خود را به عنوان یک مهندس سریع شروع کنید
مهندسی سریع یک حرفه پر تقاضا و پر ارزش است که به حداقل تجربه کدنویسی نیاز دارد. بسیاری از غیر کدنویسان در صنعت به موفقیت می رسند. فقط توجه داشته باشید که موانع کم برای ورود یک بازار کار رقابتی ایجاد می کند – با ایجاد اعلان برای LLM های مختلف (مدل های زبان بزرگ) گزینه های خود را گسترش دهید.
اما اگر دانش عمیقی از مدل‌های زبان و یادگیری ماشین دارید، موقعیت‌های فنی بیشتری را بررسی کنید. فقط با مهندسی سریع متوقف نشوید. با مهارت های خود می توانید مدل های هوش مصنوعی بسازید، آموزش دهید و توسعه دهید.