Seis habilidades que necesitas para convertirte en un ingeniero de inteligencia artificial

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Dado que los trabajos profesionales de ingeniería rápida de IA cuestan entre $ 175 000 y más de $ 300 000 por año, la ingeniería rápida es un trabajo atractivo. Pero ser un buen ingeniero de inteligencia artificial implica más que poder hacer preguntas capciosas. Debe combinar las disciplinas de inteligencia artificial, programación, lenguaje, resolución de problemas e incluso arte para prosperar en esta carrera.

La ingeniería rápida es fundamentalmente la creación de interacciones con herramientas de IA generativa. Esas interacciones pueden ser conversacionales, como sin duda habrá visto (y utilizado) con ChatGPT. Pero también pueden ser programáticos, con indicaciones integradas en el código, el equivalente aproximado de las llamadas API modernas; excepto que no estás simplemente llamando a una rutina en una biblioteca, sino que estás usando una rutina en una biblioteca para hablar con un modelo de lenguaje enorme y grande.

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Antes de hablar sobre habilidades específicas que resultarán útiles para conseguir ese puesto de ingeniero rápido, hablemos de una característica que necesitará para que todo funcione: la voluntad de aprender.

Si bien la IA lleva décadas con nosotros, el aumento de la demanda de habilidades de IA generativa es nuevo. El campo avanza muy rápidamente y constantemente aparecen nuevos avances, productos, técnicas y enfoques.

Para mantenerse al día, debe ser más que dispuesto Para aprender, debes ser voraz en aprender, buscar, estudiar y absorber todo lo que puedas encontrar. Si continúa con su aprendizaje, estará preparado para crecer en esta carrera.

Aquí hay seis habilidades que le recomendamos que perfeccione para convertirse en un ingeniero rápido de IA.

1. Comprender la IA, el aprendizaje automático y la PNL

Un lugar clave para comenzar es comprender cómo funcionan realmente la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Si va a interactuar con grandes modelos de lenguaje, debe comprender qué es esa bestia, los diferentes tipos de LLM que existen, los tipos de cosas que los LLM hacen bien y las áreas en las que son débiles.

Esto no significa necesariamente que deba convertirse en un científico informático capaz de crear su propio LLM, pero sí significa que debe comprender mucho sobre los aspectos internos y las capacidades de las herramientas con las que está tratando de crear una carrera. La clave para esto será educarse por cualquier medio disponible, incluido el material didáctico tradicional, leer muchos artículos y documentos técnicos, asistir a conferencias y realizar sus propios experimentos.

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Un recurso que definitivamente debería consultar se destaca en el artículo de sobre un curso de ingeniería rápido. Sabrina Ortiz le indica una clase en línea de nueve partes sobre el uso de ChatGPT en proyectos de desarrollo. El curso está patrocinado por OpenAI, los creadores de ChatGPT y DeepLearning.ai, cuyo fundador, Andrew Ng, enseña en Stanford y cofundó el gigante del aprendizaje en línea Coursera. Estoy haciendo el curso y te recomiendo que tú también lo hagas.

2. Defina claramente los planteamientos del problema y especifique consultas detalladas.

Fundamentalmente, esta habilidad es la capacidad de comunicarse con claridad. La ingeniería rápida se trata de cómo decirle a la IA lo que necesita. Para hacer eso, debe tener claro lo que quiere obtener de la interacción.

He aquí un ejemplo. Supongamos que desea saber más sobre Salem, la capital de Oregón. Es necesario tener claridad al menos en dos frentes. Primero, debes explicar el tipo de cosas que quieres saber, ya sea la estructura política, cuestiones de gestión de la ciudad, el tráfico o dónde está la mejor tienda de donuts. En segundo lugar, debes poder decirle a la IA que estás hablando de Salem en Oregón, no de Salem en Connecticut, Virginia o Indiana, o de los juicios de brujas en Salem en Massachusetts, o de Winston-Salem en Carolina del Norte, o cualquiera de los Salem en Inglaterra, Gales, Australia y Canadá.

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También deberá desarrollar la habilidad de explicar cómo establecer expectativas para la IA, cómo posicionarla para comprender la perspectiva que necesita utilizar para proporcionar valor y el contexto y alcance del problema que desea que resuelva. una consulta determinada.

Aquí también deberá comprender los límites de varios LLM y cómo solucionarlos. Por ejemplo, si desea un documento técnico detallado, es posible que primero deba generar un esquema y luego hacer que el LLM escriba cada sección por separado. Además, tenga en cuenta que una indicación clara no significa necesariamente que sea una indicación breve. Las indicaciones más largas pueden dar como resultado respuestas más precisas y relevantes.

La conclusión aquí es simple: adopte la claridad y asegúrese de poder comunicarse sin hacer suposiciones de comprensión.

3. Sea creativo y desarrolle sus habilidades conversacionales

La ingeniería rápida es mucho más una conversación colaborativa que un ejercicio de programación. Aunque los LLM ciertamente no son sensibles, a menudo se comunican de una manera similar a cómo se comunicaría con un compañero de trabajo o un subordinado.

Cuando defina los planteamientos de sus problemas y sus consultas, a menudo tendrá que pensar de forma innovadora. Es posible que la imagen que tienes en la cabeza no se traduzca en la representación interna de la IA. Deberá poder pensar en una variedad de enfoques conversacionales y diferentes tácticas para obtener los resultados que desea.

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Aunque espero que esto no sea lo que buscas, mi mejor ejemplo de cómo asumir tácticas conversacionales se describe en “Cómo engañé a ChatGPT para que me dijera mentiras”. Mi objetivo para ese experimento era conseguir que la IA hiciera algo que no estaba dispuesta a hacer. Lea el artículo y verá cómo probé varios enfoques creativos para encontrar la técnica conversacional que produjo los resultados deseados.

Si desea ser un ingeniero rápido, la experiencia en equipos de debate, negociaciones e incluso ventas le será de gran utilidad porque ejercitará esos músculos de conversación, persuasión y colaboración que son tan esenciales para obtener los resultados deseados de los sistemas generativos de IA. .

4. Aprenda sobre estilos de escritura y arte, y desarrolle experiencia en el dominio.

Los chatbots no solo escribirán respuestas por usted, sino que también lo harán en el estilo que usted solicite. En “Usé ChatGPT para reescribir mi texto al estilo de Shakespeare, C3PO y Harry Potter”, me divertí más de lo que cualquier humano tiene derecho a tener al pedirle a ChatGPT que escribiera cosas en el estilo de todo, desde Jane Austen hasta el clásico. piratas del cine. ¡No habrás vivido hasta que hayas leído el preámbulo de la Constitución de los Estados Unidos escrito por un pirata!

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Esos ejemplos fueron puramente por diversión y experimentación, pero también utilicé el prefacio “escribir al estilo de” para configurar mi tienda experimental de Etsy. Hice que ChatGPT escribiera una copia al estilo de Jony Ive, cuyas descripciones excesivamente floridas de los productos Apple se han convertido en leyenda.

También puedes usar estilos para generadores de gráficos como Midjourney. Puede dibujar imágenes en estilo cinematográfico, al estilo de los dibujos animados de la década de 1940 y en una amplia gama de fotógrafos y estilos artísticos.

Por ejemplo, utilicé mi imagen de icono estándar de Facebook y se la envié a Midjourney con el mensaje “cubismo” y este fue el resultado.

David Gewirtz/

David Gewirtz vía Midjourney/

Además de comprender los estilos artísticos y de escritura, es importante que desarrolle (o pueda acceder) a la experiencia en el área para la que está configurando indicaciones. Por ejemplo, si está trabajando en una aplicación de IA para diagnóstico automático, es importante que esté lo suficientemente familiarizado como para poder obtener las respuestas que necesita y comprender si son correctas o incorrectas.

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Ah, y aquí hay una habilidad dentro de la habilidad: aprenda sobre las extensiones y complementos que utilizan sus herramientas de IA generativa favoritas. A medida que pase el tiempo, esas extensiones y complementos lo ayudarán a hacer cosas que no puede hacer con la herramienta de inteligencia artificial disponible en el mercado. Por lo tanto, aprender y utilizar complementos no sólo mantendrá actualizadas sus habilidades, sino que también le permitirá lograr cosas que de otro modo no serían posibles.

5. Desarrollar habilidades de programación y scripting.

¿Alguna vez has notado que cada vez que alguien antepone una frase con “no hace falta decirlo”, habrá algo que decir? En cualquier caso, ni que decir tiene (pero lo voy a decir) que conocimientos de programación vendrían muy bien. Si bien habrá algunos trabajos de ingeniería que interactúan simplemente con los chatbots, los trabajos mejor pagados probablemente implicarán la incorporación de mensajes de IA en aplicaciones y software que luego proporcionarán un valor único.

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Si bien no necesariamente se espera que usted escriba el código completo de la aplicación, proporcionará mucho más valor si puede escribir algo de código, probar sus indicaciones en el contexto de las aplicaciones que está creando, ejecutar el código de depuración y, en general, ser parte de el proceso de programación interactiva. Será mucho más fácil para un equipo avanzar si la ingeniería inmediata se produce como parte integral del proceso, en lugar de tener que agregarla y probarla como una operación completamente separada.

Y, además, las habilidades de codificación son valiosas por sí solas. Todo el mundo debería tener alguna experiencia básica en codificación.

6. Desarrolla tu paciencia (y tu sentido del humor)

Creo firmemente que es mucho más fácil tener paciencia si se tiene sentido del humor. Algo que es exasperante puede ser menos tóxico para tu alma si puedes ver el humor esencial en esa molestia. Estas herramientas de IA generativa definitivamente requieren paciencia. Malinterpretarán completamente las solicitudes. Perderán el hilo de una conversación justo cuando estés a punto de lograr un gran avance. Inventarán por completo respuestas que son una tontería total.

Si no puedes reírte de algo de esto, estás destinado a pasar un momento difícil.

Ese también es el caso de la programación. Todo programador necesita paciencia. Uno de los mayores desafíos que tuvieron algunos de mis estudiantes al comenzar a programar fue que no podían aceptar que su código no funcionara la primera vez que se ejecutaba. Aquellos que no pudieron aguantar y hacer el trabajo no completaron el curso. Por el contrario, incluso aquellos que no eran programadores tan inspirados, pero que tuvieron la paciencia para intentarlo, fallar, investigar un poco más y volver a intentarlo, tuvieron mucho éxito.

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Piénsalo de esta manera. Las indicaciones de IA son una combinación de trabajo con una computadora increíblemente literal, un modelo de aprendizaje voluntario que interpreta las cosas de maneras impredecibles, miembros del equipo humano (algunos de los cuales son incluso más literales que las máquinas) y la naturaleza aleatoriamente impredecible del universo.

La paciencia no es sólo una virtud. Es una superpotencia.

Algunas palabras de sabiduría adicionales

Ahí vas. He descrito seis habilidades que necesita para tener éxito como ingeniero rápido. Pero tenga en cuenta que dos párrafos que digan “aprenda sobre la IA” no lo llevarán allí. Estas son sólo pautas aproximadas, y es un camino muy individualizado por delante que deberá seguir.

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