使即时工程师的角色既具有挑战性又富有

Habib01

1. 创建合适的提示

在另一篇文章中，我们探讨了一些ChatGPT 营销提示，并整理了一份ChatGPT 备忘单，其中涵盖了该特定工具的许多细节。然而，有很多工具（例如LlamaIndex和Langchain）需要提示。以下是为 AI 工具创建提示的一些一般规则：

清晰度是关键。确保提示清晰无歧义。避免使用行话，除非 法国数据 上下文有必要。

尝试角色扮演。如上所述，让模型代表特定角色可以产生更有针对性的响应。

使用限制。设置约束或限制可以帮助引导模型达到预期的结果。例如，“用三句话描述埃菲尔铁塔”就提供了明确的长度限制。

避免引导性问题。引导性问题可能会使模型输出产生偏差。保持中立以获得公正的回应至关重要。

对于那些对快速优化的实际练习感兴趣的人，GPT-3 微调教程提供了实用信息。

2. 迭代和评估

快速细化过程是迭代的。这是一个典型的工作流程：

写出最初的提示。它应该基于要执行的任务和期望的结果。

尝试一下提示。它使用人工智能模型来生成响应。

评估结果。检查答案是否符合意图并符合标准。

细化提示。根据评估进行必要的调整。

重复。继续此过程，直到达到所需的结果质量。

在此过程中，还需要考虑各种输入和场景，以确保提示在不同情况下的有效性。

3. 校准和调整

除了完善提示本身之外，还有校准或调整AI模型的可能性。这涉及调整模型参数以更好地适应特定任务或数据集。尽管这是一项更先进的技术，但它可以显着提高专门应用程序的模型性能。

为了更深入地研究模型校准和微调，我们的法学硕士概念课程涵盖了微调技术和培训。

提示工程师的角色

随着人工智能继续塑造每个行业并重新定义我们与技术互动的方式，第一线出现了一个新角色：即时工程师。这一角色对于弥合人类意图和机器理解之间的差距至关重要，确保人工智能模型有效沟通并产生相关结果。

人工智能的新职业道路？

自然语言处理 (NLP) 的快速发展和大型语言模型 (LLM) 的广泛采用，对能够制作有效提示的专家产生了专门但至关重要的需求。这些被称为即时工程师的人不仅仅是技术人员，而且是了解人工智能的语言、上下文和行为的细微差别的艺术家。

正如《时代》杂志和其他媒体所报道的那样，从科技巨头到初创公司，公司都正在认识到专业即时工程职位的价值。随着人工智能解决方案越来越多地集成到产品和服务中，提示工程师的专业知识可确保这些解决方案有效、易于使用且与环境相关。

仅在美国，Indeed 和 LinkedIn 等招聘网站上就已经发布了数千个即时工程师职位的广告，年薪从 50,000 美元到 150,000 美元以上不等。

Indeed 上提示工程师工作机会

Indeed上提示工程师工作机会

快速工程的技术技能

根据具体职位及其技术程度，提示工程师需要在多个技术领域打下坚实的基础：

了解 NLP。对自然语言处理技术和算法的深入了解至关重要。

熟悉 LLM。拥有 GPT、PaLM2 等模型及其底层架构的经验。

实验和迭代。能够根据模型结果测试、细化和优化提示。

数据分析。分析模型响应、识别模式并做出数据驱动的决策。

对于那些希望获得或磨练技术技能的人来说，我们的Python 自然语言处理技能计划提供了适合有抱负的即时工程师的综合课程。