Inżynieria monitów tekstowych: oferty pracy, przykłady i nie tylko

Wraz z rozprzestrzenianiem się sztucznej inteligencji we wszelkiego rodzaju firmach, inżynieria monitów tekstowych to w tej chwili rosnąca praca. Aby uzyskać pożądane rezultaty, niezależnie od tego, czy używasz ChatGPT Lub DALL-E 2narzędzi sztucznej inteligencji do zamiany tekstu na tekst lub przekształcania tekstu na obraz, musisz nauczyć się zadawać pytania odpowiedni pytania. Logiczne jest przypuszczenie, iż ci, którzy zadają takie pytania, zyskają rozgłos, gdy staną się bardziej zakorzenieni w sektorze biznesowym, biorąc pod uwagę potencjał tych technologii. Biorąc pod uwagę ten wgląd, jest to możliwe już doświadczamy szybcy inżynierowie przyszłości.

Czym jest inżynieria tekstowa?

Inżynieria monitów tekstowych to proces używania monitów w celu stworzenia narzędzia AI pożądany wynik. Monit może być nie tylko instrukcją lub blokiem kodu prosta lista słów. Technika używania podpowiedzi w celu zachęcenia do odpowiedzi została stworzona przez ludzi. Podobnie jak w przypadku używania monitów jako punktu wyjścia do pisania eseju, model sztucznej inteligencji można wyszkolić, aby dostarczał wymagane wyniki, gdy otrzyma określone zadanie dzięki monitów. Podobnie jak ludzki pisarz, model sztucznej inteligencji może wykorzystywać podpowiedź jako podstawę eseju.

Inżynierię monitów tekstowych można również zdefiniować jako akt generowania i tworzenia monitów tekstowychlub danych wejściowych dla modeli AI w celu wyszkolenia ich do wykonywania określonych zadań. Wiąże się to z wyborem odpowiedniego typu danych i uporządkowaniem ich w taki sposób, aby model mógł je zrozumieć i wykorzystać do nauki. Celem inżynierii podpowiedzi tekstowych jest produkcja wysokiej jakości dane treningowe które pozwolą modelowi AI generować wiarygodne prognozy i osądy. To najważniejszy etap w tworzeniu i wdrażaniu systemów AI.

Inżynieria monitów tekstowych: Modele językowe GPT-2 i GPT-3 znacząco przyczyniły się do postępu w inżynierii podpowiedzi tekstowych

Modele językowe GPT-2 I GPT-3 znacząco przyczyniły się do postępu w inżynierii monitów tekstowych. Przy użyciu kilku zestawów danych NLP i wielozadaniowej inżynierii monitów tekstowych w 2021 r. zaobserwowano dobre wyniki w nowych zadaniach. Gdy podano przykłady postępu myśli, wykazano, iż modele językowe dają bardziej precyzyjne obraz rozumowania.

Jeśli podpowiedź używa języka, który zachęca do rozumowania (np. „Przemyślmy krok po kroku”), użyteczność modelu językowego w wieloetapowych problemach z rozumowaniem może ulec poprawie. Technologie te są powszechnie dostępne dzięki wielu notatniki typu open source I inicjatywy syntezy obrazów kierowane przez społeczność.

W 2022 r. ogół społeczeństwa miał dostęp do dużej liczby modeli uczenia maszynowego, m.in DALL-E, Stabilna dyfuzjaI W połowie podróży. Zdolność tych modeli do przyjmowania monitów słownych jako odpowiednich obrazów wejściowych i wyjściowych doprowadziła do pojawienia się obszaru inżynierii monitów AI, znanego jako monitowanie tekst-obraz. Pomimo powszechnego korzystania z tego narzędzia, wielu użytkowników przez cały czas ma problemy z uzyskaniem pożądanych rezultatów, ale mamy dla nich kilka rozwiązań.

Inżynieria monitów tekstowych: Ogół społeczeństwa ma teraz dostęp do dużej liczby modeli uczenia maszynowego

Jak działa inżynieria monitów tekstowych?

Wszystko, co musisz wiedzieć, to jak kierować tymi nowymi, ogromnymi i potężnymi modelami generatywnymi, aby tworzyć niesamowite historie, zapierające dech w piersiach zdjęcia lub inne unikalne funkcje, takie jak podsumowanie tekstu lub automatyczne narzędzie do edycji wideo.

W monicie można znaleźć dowolną z następujących opcji:

• Instrukcje
• Pytanie
• Dane wejściowe
• Przykłady

Prawidłowe wymieszanie tych składników jest kluczem do skutecznej inżynierii AI.

Poniżej przedstawiono kilka wskazówek dot bardziej efektywny Inżynieria podpowiedzi AI:

• Należy użyć znaku # lub ”, aby wskazać spację między instrukcjami a kontekstem w monicie.
  • Zamiast pisać takie monity;

Przepisz poniższy tekst

{Wprowadzanie tekstu}

• • Spróbuj oddzielić swoją wiadomość w ten sposób:

Przepisz poniższy tekst

„”

{Wprowadzanie tekstu}

„”

• Ważne jest, aby dać jak najwięcej konkretny, szczegółoweI dogłębne informacje, jak to możliwe, dotyczące okoliczności leżących u podstaw, aby osiągnąć pożądane zakończenie, długość, strukturę, styl itp.
  • Dlatego zamiast monitować jak poniżej;

Napisz esej o AI

• • Spróbuj wpisać tyle monitów opisowy jak to możliwe zamiast:

Formalnie napisz esej na 500 słów o sztucznej inteligencji, koncentrując się na jej wpływie na biznes

• Podaj przykład tego, co chcesz powiedzieć.
  • Zamiast strzelać losowo;

Daj mi pomysł na domenę

• • Daj chatbotowi coś, z czego będzie mógł czerpać inspirację:

Podaj mi pomysł na domenę, taką jak techbriefly.com, ze słowami kluczowymi i wyjaśnij cel witryny

• Złóż swoją prośbę prosty I zwięzły. Unikaj używania zbędnego języka.
  • Zamiast mieszania słów, jak poniżej:

Krótko wyjaśnij mi historię AI i wspomnij wydarzenia historyczne w umysłach czytelnika.

• • Zamiast tego spróbuj wpisać monit w następujący sposób:

Wyjaśnij historię sztucznej inteligencji w krótki i chwytliwy sposób

• Wybierz odpowiedni motyw i format, zwłaszcza w przypadku narzędzi sztucznej inteligencji przetwarzających tekst na obraz, i bądź tak opisowy, jak to tylko możliwe.
• Aby przetestować techniki AI zamiany tekstu na obraz, prześlij kilka przykładowych zdjęć.

Chociaż modele AI stale ewoluują, uzyskanie dokładnych wyników, których potrzebujesz, może być trudne. To również ewoluuje, ale aby adekwatnie wykorzystać potencjał tych ogromnych modeli, przez cały czas wymagana jest lepsza inżynieria monitów tekstowych. Przyjrzyjmy się teraz kilku przykładom w działaniu.

Przykłady inżynierskie podpowiedzi tekstowych

Możesz zobaczyć odmiany poniżej w odniesieniu do podpowiedzi pisania.

Inżynieria monitów tekstowych: W pierwszym przykładzie nie byliśmy w stanie choćby uzyskać nazwy domeny

Jak widać na powyższym przykładzie, zebrany przez nas esej próbuje opisać problem, dotykając bardziej ogólnych i zróżnicowanych tematów z szybką zmianą.

Inżynieria monitów tekstowych: Mogliśmy uzyskać wynik w drugim przykładzie, pobierając próbkę w monicie

Jak widać byliśmy zdolny być wynikiem w drugim przykładzie przez próbkowanie po znaku zachęty, jednak w pierwszym przykładzie byliśmy niezdolny choćby uzyskać nazwę domeny.

Inżynieria monitów tekstowych: Jak widać, chociaż przykład po lewej kilka wskazuje na ustawienie biura, zdefiniowanie monitu pomogło nam osiągnąć lepsze wyniki

Monit brzmi „narysuj człowieka w biurze” w przykładzie po lewej stronie i „narysuj człowieka w biurze patrząc na komputer” w przykładzie po prawej stronie. Jak widać, chociaż przykład po lewej kilka wskazuje na ustawienie biura, zdefiniowanie monitu pomogło nam osiągnąć lepsze wyniki.

Jak trudno jest napisać dobre podpowiedzi?

Napisanie porządnego monitu może być trudne, ponieważ wymaga obu tych elementów jasne I zwięzły język i zrozumienie celu zachęty. Dobra zachęta powinna być jasne, otwartyI wyraźny; powinien zawierać odpowiedź zawierającą wystarczająco dużo szczegółów, aby zrozumieć, o co jest pytane i zamierzoną odpowiedź. Pozostawia również miejsce na interpretację i oryginalną myśl.

Dobra zachęta też powinna być intrygancki, odpowiedniI atrakcyjne dla grupy docelowej. Należy również pamiętać o kontekście i celu zachęty.

W sumie to zależy od trudność z pracy lub wiadomość, którą próbujesz wyrazić, ale przy odrobinie doświadczenia i dbałości o szczegóły każdy może stworzyć mocną zachętę.

Zadania inżynierskie z monitem tekstowym

Chociaż proste, nauczenie się inżynierii monitów tekstowych może być trudne. Nie każdy jest uzdolniony w tej dziedzinie. Podstawowe zapytania są używane do prostych próśb, ale konkretna instrukcjas są wymagane w przypadku bardziej skomplikowanych operacji i procedur.

Posty na rynku freelancerów Upwork chce zatrudnić terminowych inżynierów monitów tekstowych który może tworzyć zawartość witryny, w tym posty na blogu i często zadawane pytania, za kwotę do 40 USD za godzinę.

Inżynieria monitów tekstowych: Chociaż proste, nauczenie się inżynierii monitów tekstowych może być trudne

Inżynier jest potrzebny m.in Klarity, firma zajmująca się przeglądem umów AIaby „podpowiadać, dostrajać” i „rozmawiać” z dużymi modelami językowymi za kwotę do 230 000 USD rocznie.

Dla tych, którzy chcą kupić podpowiedzi, aby uzyskać określony wynik, rynki takie jak Krea, PromptHeroI Proptysta również się rozwinęły. Najlepsze sposoby korzystania z ChatGPT są również omówione w książce i setkach samouczków wideo.

Aby Twoja platforma działała, musisz oferować konkretne, klarowne wzorce odpowiedzi na odrębne przemówienia. Niejednoznaczne przepisy prowadzą do nieskuteczny I niedokładny rozmowy.

Możesz czerpać inspirację z instrukcje poniżej aby zobaczyć, jak można rozpocząć karierę inżyniera z monitami tekstowymi.

Zrozumienie architektury modelu języka

Zbadaj wewnętrzne funkcjonowanie różnych modeli językowych. Pisanie precyzyjnych, dokładnych monitów będzie dla ciebie łatwiejsze, jeżeli zrozumiesz, w jaki sposób oceniają dane wejściowe. zmaksymalizować ich indywidualną moc obliczeniową. choćby zaawansowane narzędzia wymagają zewnętrznych instrukcji do działania.

Podobnie pomyśl o ograniczenia. Chociaż zwykle stosują się do ostrzejszych ograniczeń, wyrafinowane modele językowe czerpią bieżące informacje z Internetu. Będziesz musiał pomyśleć o pomysłowych podpowiedziach.

Jasne wyrażanie niejednoznacznych problemów

Szybka inżynierowie muszą nauczyć się komunikować złożony I niejasny wyzwania. Interakcja AI nie jest możliwa dla wszystkich. W rzeczywistości niedoświadczeni użytkownicy mają trudności z przesyłaniem żądań, zwłaszcza tych, które wymagają wieloetapowych procesów.

Musisz dać tyle samo tła jeżeli możesz. Systemy AI reagują tylko na dane wejściowe. Dawanie im niejednoznacznych podpowiedzi z niezgrabnymi sformułowaniami i ogólnymi zwrotami da mierne rezultaty.

Inżynieria monitów tekstowych: Modele AI są z natury bezstronne

Przezwyciężanie uprzedzeń danych

Modele AI są z natury bezinteresowny. Zbiory danych, z których korzystali ich trenerzy, są winne wszelkich wypaczonych wyników, które dostarczają. Nie zapominaj, iż sztuczna inteligencja jedynie bada wzorce i doświadczenia. Ze względu na częste wykorzystywanie ogromnych ilości niefiltrowanych danych przez programistów, choćby zaawansowane modele AI mogą powodować szkodliwe rezultaty.

Zamiast manualnie sortować zbiory danych, zrób to dokładne testy w celu zmniejszenia nieścisłości. Feed AI modeluje kilka wskazówek w czasie, aby odkryć, które z nich powodują tendencyjne reakcje.

Testowanie monituje w nieskończoność

Złożone wskazówki prawie nigdy się nie udają przy pierwszej próbie. W miarę pisania bardziej szczegółowych, dokładnych wskazówek zdasz sobie sprawę z efektu pozornie nieistotnych poprawek. Nie pozwól, aby błędy cię pogrążyły.

Zapoznać się z Testy A/B zamiast stresować się pisaniem doskonałych podpowiedzi od razu. Szybka inżynieria wymaga wielu prób i błędów. Często edytuj formuły, aż odkryjesz odpowiedni tenor, frazeologię i słowa, aby przekazać instrukcje.

Inżynieria monitów tekstowych: Złożone wskazówki rzadko kiedy udają się za pierwszym razem

Badanie trendów w branży

Szybcy inżynierowie powinni nadążać za najnowsze wydarzenia biznesowe. Szybki rozwój sztucznej inteligencji uniemożliwia specjalizację. Nie koncentruj się tylko na jednym modelu sztucznej inteligencji, ponieważ nowe technologie mogą gwałtownie wyprzedzić istniejące.

Jako ilustrację rozważmy konkurencję między różnymi platformami sztucznej inteligencji. Inne firmy, takie jak Microsoft, również stworzyły własne, potężne modele językowe, takie jak Bing AI, podczas gdy ChatGPT zrobił furorę dzięki GPT-3.5. W międzyczasie OpenAI otwierało nowe możliwości i odsłonięto GPT-4bardziej wyrafinowany model językowy.

Ile można zarobić na inżynierii pracy tekstowej?

Mimo iż szybka inżynieria jest wciąż stosunkowo nowa, pracodawcy już dostrzegają jej wartość. Roczny zakres płac dla szybkich inżynierów wynosi od 175 000 do 335 000 USD. Możesz być sceptycznie nastawiony do tego oszacowania, biorąc pod uwagę, jak proste jest wejście. W końcu każdy może rozmawiać z AI. Efektywne podpowiedzi AI może stworzyć każdy, nawet ci bez przeszkolenia technicznego.

Inżynieria monitów tekstowych: Roczny zakres płac dla szybkich inżynierów wynosi od 175 000 do 335 000 USD

Nie mieszaj jednak prostej i wyrafinowanej inżynierii monitów tekstowych. Standardowe zadania są zaangażowane w podstawową inżynierię monitów tekstowych, podczas gdy skomplikowane procedury I procedury szkoleniowe są zaangażowani w zaawansowaną inżynierię natychmiastową.

Wiele razy tysiące starannie dobranych fraz składa się na zaawansowane monity. Błędy typograficzne lub za pomocą nieprawidłowe warunki może całkowicie zmienić wyniki. Niewielu posiada wiedzę lub umiejętności niezbędne do wykonywania tak trudnych zadań.

Jeśli jesteś zainteresowany konkurowaniem o pracę inżyniera ds. komunikatów tekstowych, możesz postępować zgodnie z powyższymi instrukcjami, aby rozpocząć karierę, ale zawsze niezwykle ważna jest rozmowa z kimś z branży. Na początek możesz również przeczytać: Poe Chatbot: Łatwo stwórz swojego chatbota AI