آیا شما یک مهندس فوری مشتاق هستید؟ در اینجا چند مهارت ضروری وجود دارد که شما را برای موفقیت آماده می کند.
صحبت کردن با هوش مصنوعی دشوارتر از آن چیزی است که تازه کارها تصور می کنند. نوشتن دستورات برای کارهای پیچیده و چند مرحله ای به مهارت های ارتباطی خوب و درک کامل مدل های زبان نیاز دارد. هوش مصنوعی تنها به ورودی ارائه شده متکی است. اگر جهت‌های مبهم و مبهم را به آن بدهید، خروجی بهینه تولید نمی‌کند.
یاد بگیرید که دستورات واضح و دقیق بنویسید. در اینجا هشت مهارت سخت و نرم وجود دارد که مهندسان را وادار می کند هنگام ارتقاء مهارت روی آنها تمرکز کنند.
1. تفکر انتقادی
سیستم های هوش مصنوعی می توانند به سرعت ورودی را تجزیه و تحلیل کنند. آنها فقط به چند دقیقه زمان نیاز دارند تا الگوها، مضامین و ناسازگاری های پنهان در حجم زیادی از داده ها را شناسایی کنند. در همین حال، غربال دستی همان ارقام ممکن است روزها طول بکشد.
علیرغم سرعت آنها، برای تجزیه و تحلیل و ارزیابی نباید کاملاً به ابزارهای هوش مصنوعی متکی باشید. گزارش های آنها به مجموعه داده های آنها محدود می شود. هوش مصنوعی بر اساس آنچه که در آن آموزش دیده است خروجی ارائه می دهد – آنطور که انسان ها مشکلات را تجزیه و تحلیل و مشاهده نمی کند. قرار دادن داده های خام ممکن است باعث ایجاد خطا شود.
برای ایجاد نتایج بهینه، ابزارهای خود را با اعلان های دقیق و دقیق تغذیه کنید. از مهارت های حیاتی خود برای حل موانع احتمالی از همان ابتدا استفاده کنید. جایی برای خطا باقی نگذارید – AI فقط ورودی را به صورت اسمی دریافت می کند.
2. اعداد
سیستم‌هایی که از مدل‌های زبانی پیشرفته استفاده می‌کنند بر روی مجموعه داده‌های وسیعی از جمله فرمول‌های ریاضی آموزش داده شدند. آنها معادلات حسابی پایه تا متوسط را در عرض چند دقیقه حل می کنند.
این مثال زیر ChatGPT را نشان می دهد که به یک سوال جبر سطح متوسط به درستی پاسخ می دهد.
در حالی که ابزارهای هوش مصنوعی معادلات پیچیده مانند آمار، حساب دیفرانسیل و انتگرال یا فیزیک را حل می کنند، اما همیشه دقیق نیستند. هوش مصنوعی فقط فرمول هایی را اجرا می کند که می فهمد. اگر پلتفرم از معادله اشتباه استفاده کند یا الگوهای عددی را اشتباه بخواند، ممکن است خطا ایجاد شود.
این مثال نشان می دهد که ChatGPT به اشتباه به یک مشکل آماری ساده پاسخ می دهد. پاسخ باید 50 درصد باشد.
برای جبران نادرستی های هوش مصنوعی، مهندسان سریع باید اعداد عالی داشته باشند. اشتباهات ریاضی را خودتان ببینید. اکثر ابزارهای هوش مصنوعی دقت خود را بهبود می بخشند، اگر زمینه بیشتری را در اعلان ها به آنها ارائه دهید. دستورالعمل شما باید فرمول ها یا الگوهای صحیح را نشان دهد.
3. ارتباط خوب
مدل های زبان از نحو مبتنی بر انگلیسی استفاده می کنند. بنابراین چه در حال ایجاد ورودی های تولید شده توسط کاربر یا دستورالعمل های از پیش تعیین شده باشید، مهارت های ارتباطی خوب به شما در انتقال پیام کمک می کند. کارهای ساده به راحتی قابل اجرا هستند. شما می توانید سوالات دانش عمومی و دستورات یک مرحله ای را به طور کامل بپرسید. فقط آنها را در درخواست خود نشان دهید.
برعکس، پروژه های پیچیده و چند مرحله ای به دستورالعمل های دقیق تری نیاز دارند. برای افزایش دقت و صحت، باید گام به گام دستورات خود را به وضوح توضیح دهید. پیام های مبهم هوش مصنوعی را گیج می کند.
اگر هوش مصنوعی شما را اشتباه تعبیر کرد، انتخاب کلمه و عبارت خود را تغییر دهید. ابهام را با جایگزینی افعال ضعیف، شکستن دستورالعمل ها، پیش بینی الگوها و تنظیم عبارات محرک به حداقل برسانید.
این دستور را به عنوان مثال در نظر بگیرید. این به صراحت دستوراتی را برای اطمینان از اینکه ChatGPT خروجی مورد انتظار را ارائه می دهد، مشخص می کند، حتی اگر باید محدودیت ها را دور بزند.
4. توجه به جزئیات
مهندسان سریع نیاز به یک چشم دقیق برای جزئیات دارند. نادیده گرفتن اشتباهات تایپی و حذفیات دقت را به خطر می اندازد، به ویژه هنگام اجرای پروژه های چند مرحله ای. تا زمانی که آنها را حل نکنید، به دریافت خروجی های کمتر از حد نصاب ادامه خواهید داد.
در حالی که دقیق بودن یک ویژگی ذاتی و ناملموس است، بزرگسالان هنوز هم می توانند آن را توسعه دهند. روش های مختلفی برای تمرین مهارت های نرم به صورت آنلاین وجود دارد. برای مهندسی سریع، با ویرایش اعلان‌های کوتاه زیر 100 کلمه شروع کنید – اشتباهات املایی صحیح، اصطلاحات مبهم، و عبارت‌های مبهم.
با بهبود مهارت های خود، روی درخواست های طولانی تر و پیچیده تر کار کنید. برای ساده‌سازی تحلیل‌ها، بازبینی‌ها و خروجی‌های تولید شده‌شان را به نمودار تبدیل کنید. در غیر این صورت مسیر ترکیب ها را از دست خواهید داد.
همچنین، توجه داشته باشید که مدل‌های زبان به اعلان‌ها واکنش متفاوتی نشان می‌دهند. اگر قصد دارید چندین پلتفرم را برای یک کار پیچیده یکپارچه کنید، ممکن است مجبور شوید دستورالعمل‌های خاصی را دوباره بیان کنید. مجموعه داده ها، محدودیت ها و قابلیت های ابزار خود را در نظر بگیرید.
5. تطبیق پذیری
هوش مصنوعی در چند سال گذشته به طور قابل توجهی تکامل یافته است. رهبران فناوری جهانی مانند گوگل، مایکروسافت و OpenAI قبلاً مدل‌های زبان خود را منتشر کرده‌اند و هنوز در حال کار بر روی پروژه‌های مدل زبان جدید هستند. می توانید انتظار داشته باشید که ابزارهای هوش مصنوعی بیشتری به زودی وارد بازار شوند.
اگرچه هیجان انگیز و نوآورانه است، برخی ممکن است تکامل سریع هوش مصنوعی را بسیار طاقت فرسا بدانند. حتی ایلان ماسک نیز خواستار توقف توسعه هوش مصنوعی است. پلتفرم های تازه معرفی شده پس از تنها هفته ها عملکرد خوب، از رقبای محبوب تری پیشی می گیرند.
برای مهندسان سریع، بهترین رویکرد مطالعه چندین پلتفرم است. جدای از همگام شدن با ابزارهای جدید هوش مصنوعی، بدانید که چگونه برای مدل های زبان خود دستور بنویسید. روی یک پلتفرم تمرکز نکنید – هر محصول هوش مصنوعی ممکن است منسوخ شود.
6. کار تیمی
به غیر از تقویت مهارت های فنی، مهندسان مشتاق سریع باید یاد بگیرند که بازیکنان تیم باشند. توسعه هوش مصنوعی یک کار تک نفره نیست. بیشتر پروژه ها از شما نیاز دارند که با متخصصان دیگری مانند برنامه نویسان، مربیان هوش مصنوعی و طراحان UX همکاری کنید.
با حوزه های مختلف هوش مصنوعی آشنا شوید. دانستن وظایف و نقش های هم تیمی های خود به شما امکان می دهد پشتیبانی بهتری ارائه دهید. به آنها کمک کنید تا به اهداف خود برسند. یک سیستم کارآمد ایجاد کنید که در آن درخواست‌های شما را بررسی کرده و بهبودهایی را پیشنهاد کنند.
اما به جای ارسال ایمیل به این طرف و آن طرف، از ابزارهای مدیریت پروژه استفاده کنید. آنها به شما اجازه می دهند اعلان ها را در یک پلتفرم ردیابی، اختصاص دهید و ویرایش کنید. این رویکرد سازماندهی شده تری نسبت به ارسال بازبینی ها و ارسال نسخه های کربنی به اشخاص ثالث است.
7. کدنویسی و برنامه نویسی
مهندسان سریع حداقل باید کدنویسی اولیه را یاد بگیرند. دانستن زبان های برنامه نویسی که توسعه دهندگان هوش مصنوعی استفاده می کنند به شما کمک می کند تا اعلان های موثرتر و دقیق تری بنویسید. اطمینان حاصل کنید که دستورالعمل های شما مطابق با قابلیت های منحصر به فرد هر مدل است.
همچنین، از Open AI Playground برای بررسی کاربرد زبان های برنامه نویسی با LLM استفاده کنید. این به شما امکان می دهد مدل های مختلف GPT-3 را آزمایش کنید. اگر درک کنید که هوش مصنوعی چگونه ورودی ها را پردازش می کند، می توانید اعلان ها را کارآمدتر ساختار دهید.
8. تست A/B
عوامل متعددی بر دقت سریع تأثیر می گذارد. تغییر لحن، زبان، عبارات و سازگاری داده‌ها خروجی‌های مختلفی را ایجاد می‌کند. متأسفانه، هوش مصنوعی وظایف دستور داده شده شما را اجرا نمی کند مگر اینکه از فرمول های صحیح استفاده کنید.
این گفتگو را به عنوان مثال در نظر بگیرید. ChatGPT درخواست ساده ما را رد کرد زیرا شرایط استفاده از آن را نقض می کرد.
پس از تغییر اعلان، پاسخ مورد نظر خود را دریافت کردیم. ChatGPT محدودیت‌های خود را نادیده گرفت و درخواست‌های ما را اولویت‌بندی کرد – حتی اگر این کار خط‌مشی‌های OpenAI را نقض کند.
این مثال نشان می‌دهد که تغییرات جزئی برای کوتاه کردن فرمان‌ها چه می‌کنند. تغییرات ساده را می توان به سرعت انجام داد. با این حال، اگر نیاز به اصلاح پیام‌های پیچیده حاوی هزاران کلمه دارید، انتظار داشته باشید زمان بیشتری را برای تست A/B صرف کنید. ببینید کدام متغیرها بیشترین تأثیر را بر دقت خروجی دارند.
تمام نتایج خود را پیگیری کنید. تست A/B زمان و منابع زیادی را می طلبد – در صورت امکان از تکرار تست های مقایسه خودداری کنید.
مجموعه مهارت های یک مهندس حرفه ای را بسازید
مهارت های بالا به شما کمک می کند تا دستورالعمل های دقیق تر و دقیق تری برای پروژه های چند مرحله ای ایجاد کنید. هر کسی می‌تواند کاری کند که ChatGPT به سؤالات عمومی پاسخ دهد. اما شرطی سازی مدل های زبان برای تولید خروجی خاص و تشخیص الگوها نیاز به دقت دارد.
فقط توجه داشته باشید که مهندسی سریع فراتر از ارتقاء مهارت است. هنگامی که مهارت های لازم را به دست آوردید، شروع به جستجوی فرصت های شغلی کنید، در مورد نرخ های مناسب تحقیق کنید و روندهای صنعت را مطالعه کنید. اطمینان حاصل کنید که می توانید از آخرین پیشرفت های صنعت استفاده کنید.