✍🏼 Промт-инженер - профессия будущего?
В Harvard Business Review вышла статья на тему перспектив профессии промт-инженера 🤓
Бум генеративного ИИ повлек за собой много шума вокруг промт-инжиниринга - работы, связанной с оптимизацией текстовых запросов для эффективного общения с языковыми моделями. Эта профессия даже была воспринята Всемирным экономическим форумом как «работа будущего номер один».
Количество курсов на эту тему растет, обещания успешной карьерной траектории звучат со всех сторон, но в перспективе всё же есть обоснованные сомнения:
♦️Промты не универсальны. Эффективность подсказок отличается от модели к модели и зависит от конкретного алгоритма, ограничивая их полезность для различных моделей и версий ИИ
♦️Будущие поколения систем искусственного интеллекта станут более интуитивными и искусными в понимании естественного языка, уменьшая потребность в тщательно спроектированных подсказках
♦️Новые языковые модели, такие как GPT4, уже показывают большие перспективы в создании подсказок - сам ИИ находится на грани того, чтобы сделать ручное проектирование подсказок неактуальным
Как же тогда нам максимально использовать потенциал генеративного ИИ? 🤔 В HBR подсказывают - овладеть более фундаментальным навыком формулирования проблем.
Выделяются четыре ключевые компонента эффективного формулирования проблем:
1️⃣ Диагностика - определение фундаментальной проблемы, которую должен решить ИИ;
2️⃣ Декомпозиция - разложение сложных задач на более мелкие;
3️⃣ Переосмысление - изменение точки зрения, с которой рассматривается проблема, использование альтернативных интерпретаций;
4️⃣ Проектирование ограничений - определение контекста, границ и критериев результата решения.
В статье HBR подробно описаны все четыре компонента, приведены примеры, почитайте.
По мнению автора статьи, навык формулирования проблем может повысить эффективность использования генеративных моделей, и в целом стать ключом к навигации по сложным системам ИИ ⚡️
А вы что думаете о перспективах профессии промт-инженера?
В Harvard Business Review вышла статья на тему перспектив профессии промт-инженера 🤓
Бум генеративного ИИ повлек за собой много шума вокруг промт-инжиниринга - работы, связанной с оптимизацией текстовых запросов для эффективного общения с языковыми моделями. Эта профессия даже была воспринята Всемирным экономическим форумом как «работа будущего номер один».
Количество курсов на эту тему растет, обещания успешной карьерной траектории звучат со всех сторон, но в перспективе всё же есть обоснованные сомнения:
♦️Промты не универсальны. Эффективность подсказок отличается от модели к модели и зависит от конкретного алгоритма, ограничивая их полезность для различных моделей и версий ИИ
♦️Будущие поколения систем искусственного интеллекта станут более интуитивными и искусными в понимании естественного языка, уменьшая потребность в тщательно спроектированных подсказках
♦️Новые языковые модели, такие как GPT4, уже показывают большие перспективы в создании подсказок - сам ИИ находится на грани того, чтобы сделать ручное проектирование подсказок неактуальным
Как же тогда нам максимально использовать потенциал генеративного ИИ? 🤔 В HBR подсказывают - овладеть более фундаментальным навыком формулирования проблем.
Выделяются четыре ключевые компонента эффективного формулирования проблем:
1️⃣ Диагностика - определение фундаментальной проблемы, которую должен решить ИИ;
2️⃣ Декомпозиция - разложение сложных задач на более мелкие;
3️⃣ Переосмысление - изменение точки зрения, с которой рассматривается проблема, использование альтернативных интерпретаций;
4️⃣ Проектирование ограничений - определение контекста, границ и критериев результата решения.
В статье HBR подробно описаны все четыре компонента, приведены примеры, почитайте.
По мнению автора статьи, навык формулирования проблем может повысить эффективность использования генеративных моделей, и в целом стать ключом к навигации по сложным системам ИИ ⚡️
А вы что думаете о перспективах профессии промт-инженера?