Lectură de 6 min
Textele publicate în categoria Subiectiv sunt responsabilitatea autorilor, fiind opinii asumate de aceștia. Dacă vrei să afli mai multe opinii ale specialiștilor, urmărește categoria Subiectiv.
Odată cu avansul rapid al inteligenței artificiale și cererea tot mai mare pentru soluții bazate pe AI, prompt engineers au devenit foarte căutați. În acest articol, vom explora abilitățile de care este nevoie pentru a deveni un prompt engineer de succes și vom analiza diferitele modalități de a învăța și de a deveni un high performer în această meserie apărută foarte de curând, dar cu multă atenție atrasă în jurul ei și, desigur, bine plătită.
Cei care vor să devină prompt engineers trebuie să aibă capacitate de analiză și de problem solving. Ei trebuie să poată înțelege seturi de date complexe, să identifice modele repetitive cu ușurință și să tragă concluzii relevante din informațiile disponibile. În cazul meu personal, cu experiență de full-stack developer, am folosit prompt engineering pentru a crea un chatbot pentru o aplicație de socializare/dating.
Chatbot-ul a fost conceput pentru a automatiza și personaliza conversațiile utilizatorilor, economisind astfel timp prețios petrecut în interacțiuni mai puțin semnificative, care pot fi ulterior rezumate. Utilizarea eficientă a prompt engineering a creat, în cazul aplicației mele, o personalitate virtuală prietenoasă pentru utilizatori, îmbunătățind semnificativ interesul acestora și gradul de interacțiune.
Deși nu este necesară o pregătire specifică în programare, experiența tehnică anterioară poate fi un avantaj pentru prompt engineers. Familiaritatea cu limbaje de programare, baze de date și algoritmi poate aduce o înțelegere mai rapidă a modelelor de AI și a modului de operare al acestora.
În cazul meu, în crearea chatbot-ului despre care vă spuneam mai sus, experiența în programare a simplificat procesul de scriere a unor prompt-uri eficiente.
Cum? Principiile care guvernează un software development de calitate, precum claritatea, concizia, evitarea duplicării și menținerea unui stil uniform și standardizat în cod au fost de asemenea relevante și benefice în crearea acestor prompt-uri de calitate. Am fost foarte plăcut surprins să pot vedea atâtea similarități între dezvoltarea de software și prompt engineering.
Deși nu există un limbaj de programare specific care să ajute în mod direct la a crea prompturi eficiente, înțelegerea mea generală a arhitecturii limbajelor de programare a fost cu siguranță un ajutor în plus. Am putut avea o abordare organizată și structurată a prompt engineering, făcând procesul de implementare simplu și adaptabil.
Pentru că în programare se folosesc constant activitățile de corectare a erorilor din cod, identificare bugs și integrare continuă, modul meu de abordare pentru prompt engineering a fost unul iterativ. Am folosit interogări condiționale (dacă x, atunci y) pentru a modela prompt-urile eficient, ceea ce seamănă foarte mult cu natura dinamică a dezvoltării de software.
Ce tehnici din programare mi-au fost realmente folositoare? Programatorii probabil se regăsesc în cele de mai jos, dar asta nu trebuie să descurajeze sub nicio formă doritorii care vor să exploreze.
Esențiale în cazul meu particular au fost tehnicile de string manipulation sau șirurile de caractere și voi explica rapid și simplu ce înseamnă acestea, pe limba tuturor, ca să puteți face rapid conexiunea cu prompt engineering.
Un exemplu relevant de manipulare a șirurilor de caractere este înlocuirea caracterelor într-un șir de caractere. Să presupunem că avem o propoziție: "Îmi plac bananele." Dar, să ne imaginăm că dorim să schimbăm "bananele" în "mere". În acest caz, putem utiliza manipularea șirurilor de caractere pentru a înlocui cuvântul "bananele" cu "mere".
Prin aplicarea tehnicilor de manipulare a șirurilor de caractere, putem modifica propoziția astfel încât să rezulte: "Îmi plac merele." Acest lucru ne permite să schimbăm părți specifice ale unui șir pentru a obține rezultatul dorit.
Manipularea șirurilor de caractere este conectată cu prompt engineering ca fiind un skill important, deoarece le permite inginerilor de prompt să modifice și să manipuleze datele text pentru a genera eficient comenzile pentru modelele de inteligență artificială. Tehnicile de manipulare a șirurilor de caractere pot fi utilizate pentru a modifica și formata prompt-urile într-un mod precis și controlat.
De exemplu, atunci când lucrează cu prompturi bazate pe limbaj, inginerii de prompt pot avea nevoie să extragă anumite informații dintr-un text, să înlocuiască anumite cuvinte sau expresii sau să rearanjeze structura promptului pentru a obține rezultatul dorit.
Abilitățile de manipulare a șirurilor de caractere, cum ar fi utilizarea expresiilor regulate (regex) pentru găsirea și înlocuirea unor tipare - de exemplu comanda de find & replace într-un text, cu care suntem obișnuiți deja - le permit inginerilor de prompt să fie mult mai rapizi în a înțelege cum funcționează această nouă meserie.
Un prompt engineer trebuie să fie familiarizat cu instrumente, moduri de lucru și aplicații care folosesc inteligența artificială. Ar trebui să aibă cunoștințe solide despre tehnici de procesare a limbajului natural (NLP) și să poată aplica aceste tehnici în mod eficient în task-urile de prompt engineering.
În plus, experiența în analiza și sortarea datelor poate contribui la obținerea de rezultate mai valoroase și mai precise.
Cunoașterea stocării, organizării și gestionării bazelor de date extinse reprezintă avantaje pentru prompt engineers. Aceștia ar trebui să înțeleagă cum să recupereze date în mod eficient, să optimizeze interogările și să asigure integritatea datelor.
Structurile de date m-au ajutat să creez o topică mai eficientă a prompt-urilor. Pentru că lucram la crearea acelui chatbot pentru aplicația de socializare, am proiectat acea persona (personalitatea virtuală), i-am alocat roluri și am ajustat tipul de comportament digital având în minte structurile tradiționale de date, asigurând astfel flexibilitate și scalabilitate. Această abordare mi-a permis să creez un sistem conversațional al chatbot-ului care se adaptează ușor la diverse interacțiuni ale utilizatorilor.
Cursuri online plătite: există mai multe cursuri online disponibile pentru a te instrui în prompt engineering. Aceste cursuri oferă instruire cuprinzătoare despre modele de AI, design de prompt și tehnici de optimizare. Acestea includ proiecte și sarcini pentru a îmbunătăți abilitățile practice.
Experimentarea cu modele de AI: înainte de a investi în cursuri, aspiranții la un rol de prompt engineer pot experimenta cu modele de AI existente, cum ar fi ChatGPT sau GPT-4. Prin antrenare sau "prompting", aceste modele utilizând cerințe în limba engleză, aspiranții la un job în acest domeniu nou pot să devină familiari cu principiile de bază ale prompt engineering-ului.
Utilizarea dicționarului: experimentarea cu diferite cuvinte și expresii poate duce la rezultate dorite. Utilizați dicționare pentru a găsi termeni alternativi care să transmită eficient înțelesul dorit.
Asigurați claritatea contextului: încercați să veniți cu informații de context suficiente atunci când formulați cerințele. Prompt-urile vagi pot duce la răspunsuri ambigue sau inexacte. Specificați clar rezultatul dorit și oferiți informații relevante despre context.
Un exemplu de prompt bun, care implică o solicitare reală ar putea fi: "Te rog să analizezi raportul financiar al companiei XYZ și să identifici principalele tendințe și provocări. Furnizează o evaluare a performanței lor financiare și recomandă strategii pentru îmbunătățirea situației lor financiare." Acest prompt oferă o sarcină clară și specifică, solicitând o analiză obiectivă a situației financiare a unei companii. Modelul de AI poate genera un răspuns detaliat care abordează cerințele promptului și oferă recomandări relevante pentru îmbunătățirea situației financiare.
Un exemplu de prompt ineficient pentru aceeași solicitare de analizare a unei situații financiare ar fi: "Cât de bine merge compania XYZ?". Acest prompt este vag și nu oferă suficientă informație sau context pentru a genera un răspuns precis și util. Nu se specifică ce aspecte ale situației financiare trebuie analizate și nici ce tip de evaluare sau recomandări sunt așteptate. Astfel, modelul de AI ar putea furniza un răspuns superficial sau inadecvat, având în vedere lipsa clarității promptului.
Furnizați exemple: includerea de exemple în prompturi poate ajuta modelele de AI să înțeleagă mai precis rezultatul dorit. Prin prezentarea formatului sau structurii așteptate prin exemple concrete, prompt engineers pot îmbunătăți calitatea răspunsurilor generate.
Pe alocuri se crede că hype-ul creat jurul prompt engineering-ului s-ar putea diminua pe măsură ce modelele de AI evoluează. Aceștia anticipează că instrumentele de AI vor deveni tot mai independente, necesitând mai puțină intervenție umană în furnizarea de structuri de prompt specifice pentru a obține rezultate dorite.
Cu toate acestea, cererea de prompt engineers continuă să crească. Companiile și organizațiile, atât publice, cât și private, recunosc valoarea acestora în operațiunile lor și sunt dispuse să ofere compensații substanțiale celor calificați, care înțeleg vocea brandului și pot genera conținut relevant.
Shahar Hillel este fost profesor de programare Android la Technion - Institutul de Tehnologie Israeliană din Tel Aviv și este full-stack developer, cu peste 9 ani de experiență în industrie. A lucrat pentru companii și proiecte prestigioase precum i.am+ (compania fondată și condusă de Will I Am în Los Angeles), FYI, Sensiya, Vonage, Altice și Lost Children of Andromeda (Web3 NFT), unde și-a perfecționat abilitățile în dezvoltarea de aplicații mobile, aplicații VOIP, soluții de asistent pe
Shahar Hillel
