如何成為快速工程師：綜合指南
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:31 am
如今，任何非技術人員都可以訪問 ChatGPT 並詢問他們想要的東西。那麼，為什麼我們需要及時的工程師呢？好吧，提示工程師知道如何要求人工智慧模型產生準確的結果。他們精心設計正確的問題並創建觸發提示，以使模型產生最佳結果。
想像一下，您需要Python 程式碼來開發登入頁面，因此您可能會向GPT 詢問類似這樣的問題：“編寫Python 程式碼來建立登入頁面”，但知道提示的人會將其表述為：“像Python 開發人員一樣行事，並向初級開發人員展示開發人員如何創建一個登錄頁面，其中包含用戶名和密碼的輸入字段以及登錄按鈕。這就是即時工程的本質。
提示工程師也做更多處理大型語言模型的技術方面的工作。他們根據提示測試和微調人工智慧模型。該過程涉及透過分析人工智慧模型對各種提示的反應來追蹤其行為。然後，他們尋找模式和偏差，對輸出資料執行 A/B 測試，並完善提示以解決限制。
總體而言，提示工程師是優化客製化應用程式的整個人工智慧提示產生過程的關鍵參與者。
如何成為快速工程師
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成為即時工程師是一項明智的職業轉變，特別是因為 Gen AI 是成長最快的技術之一，預計未來十年複合年增長率為 20% 。以下是關於如何成為人工智慧提示工程師的深入探討。
學習基礎知識
1.掌握Python
快速工程師需要對 Python 程式設計有深入的了解。了解如何使用Python 進行編碼可以讓您快速學習 NLP和深度學習模型。
作為即時工程師，您可能無法自行建立整個語言模型。但一些高薪即時工程職位希望你分析語言模型產生的數據，並深入了解它以使模型變得更好。在處理數據方面，Python 脫穎而出。
請按照以下步驟學習 Python以進行即時工程：
學習文法
探索 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 庫
親身體驗 NLTK、spaCy、TextBlob 和其他自然語言庫
練習數據分析
了解機器學習模型
練習Python編碼
2.了解人工智慧的基礎知識
透過熟悉您要利用的技術來開始您的職業之旅。在這種情況下，你應該先了解什麼是人工智慧，然後探索它的子領域。人工智慧 (AI) 背後的基本想法非常有趣——讓機器像人類一樣聰明地執行特定任務。
機器學習、自然語言處理、資料科學、深度學習和許多其他子領域都是人工智慧這一更大領域的一部分。首先，概述這些技術並了解它們之間的差異。
查看以下資源以學習 AI 基礎：
AI 基礎技能軌道：在這裡，您將學習 AI 基礎知識、ChatGPT 等法學碩士、Gen AI 概念以及機器學習概述。
了解人工智慧課程：涵蓋日常生活中的人工智慧、工作中的人工智慧、整合人工智慧的組織以及生成式人工智慧模型。
大型語言模型與深度學習和 NLP 有著非常密切的關係。儘管並非所有提示工程師都從頭開始建立 AI 模型，但我們期望他們擁有強大的 NLP 和深度學習技能來理解他們提示的語言模型。
3.了解NLP
自然語言處理是目前人工智慧領域最熱門的話題之一。它讓電腦能夠讀取和解釋人類語言。更重要的是，它使機器能夠用自然語言產生類似人類的反應。
此外，NLP 還可以幫助您設計觸發提示，從而塑造 AI 模型以產生目標輸出。所以，作為一個即時工程師，NLP是你應該掌握的東西。探索 NLTK、spaCy 和 Transformers 等 NLP 庫，為處理語言資料做好準備。
您需要從掌握基本的文本處理開始，然後深入了解標記化、情緒分析和文字摘要等技術。
以下是一些最好的 NLP 相關文章和課程：
什麼是自然語言處理？
Python 自然語言處理簡介
自然語言處理技能軌道
4. 深入研究深度學習和 Transformer 模型
當您努力成為快速工程師時，您經常會遇到大型語言模型，例如GPT、Gemini、LLaMA 2等。這些法學碩士只不過是旨在理解和產生自然語言的規模化深度學習模式。為了有效地處理它們，您需要牢牢掌握深度學習概念。
例如，ChatGPT 的神經元數量超過 1750 億個。要了解這些神經元是什麼以及它們是如何被饋送的，您應該先了解神經網路的概念，它是許多深度學習演算法的支柱。
接下來，您可能知道 GPT 中的“T”代表“Transformer”。流行的大語言模型都是基於Transformer 架構建構的，包括 ChatGPT。
Transformer 架構使用所謂的「注意力機制」——一種透過僅關注輸入資料的相關部分來提高模型準確性的技術。研究這些架構將幫助您製作有效的提示。
培養實用技能，成為快速工程師
雖然您不一定需要學位才能進入即時工程領域，但您應該在某些技術技能方面擁有一些實務經驗。讓我們來探索一下您需要擅長的語言和技術。
5. 實踐預訓練模型
即時工程師花費相當多的時間來處理預先訓練的模型。如果您不知道，預訓練模型是基礎人工智慧模型，經過大量資料的廣泛訓練。這是建立任何大型語言模型的第一步。
如果您確實想掌握即時工程，請熟悉現有的預訓練模型，例如 GPT-2、GPT-3、BERT等。輸入不同的提示並研究他們的反應。了解他們的文本生成能力並發現限制。
此外，了解這些模型訓練的參數。有時，您需要調整其超參數以獲得特定結果。
6. 自訂應用程式的微調
只有少數公司有能力從頭開始訓練大型語言模式。這就是為什麼其他人讓你成為一名快速工程師，任務是為他們的自訂應用程式微調當前的預訓練模型。
例如，預先訓練的模型可能無法根據您的設計要求產生 HTML 檔案。但您可以在 UI 和特定於 HTML 的資料集上進行微調，以獲得所需的輸出。
總體而言，及時的工程師應該能夠針對特定任務微調任何預先訓練的模型。這可以透過向預先訓練的模型提供小型且特定的資料集來完成。
資料預處理、超參數調整和遷移學習是自行微調預訓練模型的必備技能。
請記住，這些技術技能的深度會根據您所申請職位的要求而有所不同。
通常，對於入門級角色，只需 NLP 概念和 白俄羅斯電話號碼列表 巧妙的提示製作能力就足以進入。然而，高級或高薪工作可能需要更深厚的 NLP 庫、深度學習演算法和高級提示技術的實踐經驗。
以下是一些幫助您學習微調的綜合指南：
法學碩士微調入門指南
使用 OpenAI API 和 Python 微調 GPT-3
微調 LLaMA 2：自訂大型語言模型的逐步指南
如何微調 GPT 3.5：釋放 AI 的全部潛力
FLAN-T5 教學：指導與微調
快速工程技術
探索不同的提示技巧並學會在寫作中發揮創意。讓我們看看如何更好地創建提示。
7. 掌握快速製作
語言模型根據您提供的輸入產生結果。如果你能準確地解釋你想要的人工智慧模型，並調整它以產生所需的輸出，那就是了；您可以稱自己為快速工程師。
編寫清晰的提示和改進現有的提示是提示工程師的兩項主要工作。他們必須起草可以引導人工智慧模型做出相關回應的問題和句子。
為此，您必須善於寫作，而編寫更好的提示的技巧是在其中包含上下文和說明。但是，要成為提示工程大師，您需要學習一些高級提示工程技術，正如我們在下一節中所介紹的。
8. 進階提示技巧
我們已經提到要嘗試預先訓練的模型，這一點值得重複。使用 DALL-E、GPT-2、GPT-3 或 BERT 練習不同的提示技巧並觀察它們的表現。
模型提示有多種策略，例如零短提示、一次性提示、迭代提示等等。您可以學習和練習這些提示技巧，成為一名出色的提示工程師。
為了不錯過任何事情，了解LangChain。我們為即時工程師提供了涵蓋 LangChain 的完整指南，但為了快速概述，LangChain 是用於最大化模型輸出的準確性和相關性的框架。
職涯發展與實際應用
雖然擁有相關電腦科學或工程領域的學位是一個優勢，但這並不是唯一的途徑。透過完成認證課程、從事實際專案和持續學習，您無需學位即可成為快速工程師。讓我們深入研究塑造您快速工程職業生涯的每一步。
9. 現實世界的專案與投資組合建設
在清楚了解人工智慧技術和上述技能後，您就可以開始將新的專業知識應用到實際專案中。無論您是專業人士還是大學生，都可以自願參與需要快速工程的專案。
以下是您可以開始建立的一些出色的人工智慧專案：
7 個適合各級的人工智慧項目
您可以使用生成式 AI 模型建立 5 個項目
7 個適合各級的 NLP 項目
如果您的專案使用預先訓練的模型，請從技術角度了解其建構方式及其行為方式。嘗試不同的方式要求模型做事，看看它如何反應。使用您學到的高級提示技術來觸發模型。這樣，您就可以將理論轉化為技能。
在此過程中，您可以參加Kaggle等平台上的對話式 AI 和 LLM 相關競賽，看看您在同行中的排名。請記住，您在此步驟中所做的一切都可以進入您的作品集，使您的個人資料更加強大。
在您職業生涯的任何階段，擁有專業的作品集都至關重要。 Datacamp 有一個易於編輯的作品集建構器，帶有漂亮的預製模板。因此，利用這個免費的作品集建立器以有吸引力的方式展示您的技
想像一下，您需要Python 程式碼來開發登入頁面，因此您可能會向GPT 詢問類似這樣的問題：“編寫Python 程式碼來建立登入頁面”，但知道提示的人會將其表述為：“像Python 開發人員一樣行事，並向初級開發人員展示開發人員如何創建一個登錄頁面，其中包含用戶名和密碼的輸入字段以及登錄按鈕。這就是即時工程的本質。
提示工程師也做更多處理大型語言模型的技術方面的工作。他們根據提示測試和微調人工智慧模型。該過程涉及透過分析人工智慧模型對各種提示的反應來追蹤其行為。然後，他們尋找模式和偏差，對輸出資料執行 A/B 測試，並完善提示以解決限制。
總體而言，提示工程師是優化客製化應用程式的整個人工智慧提示產生過程的關鍵參與者。
如何成為快速工程師
圖片1.png
成為即時工程師是一項明智的職業轉變，特別是因為 Gen AI 是成長最快的技術之一，預計未來十年複合年增長率為 20% 。以下是關於如何成為人工智慧提示工程師的深入探討。
學習基礎知識
1.掌握Python
快速工程師需要對 Python 程式設計有深入的了解。了解如何使用Python 進行編碼可以讓您快速學習 NLP和深度學習模型。
作為即時工程師，您可能無法自行建立整個語言模型。但一些高薪即時工程職位希望你分析語言模型產生的數據，並深入了解它以使模型變得更好。在處理數據方面，Python 脫穎而出。
請按照以下步驟學習 Python以進行即時工程：
學習文法
探索 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-learn 庫
親身體驗 NLTK、spaCy、TextBlob 和其他自然語言庫
練習數據分析
了解機器學習模型
練習Python編碼
2.了解人工智慧的基礎知識
透過熟悉您要利用的技術來開始您的職業之旅。在這種情況下，你應該先了解什麼是人工智慧，然後探索它的子領域。人工智慧 (AI) 背後的基本想法非常有趣——讓機器像人類一樣聰明地執行特定任務。
機器學習、自然語言處理、資料科學、深度學習和許多其他子領域都是人工智慧這一更大領域的一部分。首先，概述這些技術並了解它們之間的差異。
查看以下資源以學習 AI 基礎：
AI 基礎技能軌道：在這裡，您將學習 AI 基礎知識、ChatGPT 等法學碩士、Gen AI 概念以及機器學習概述。
了解人工智慧課程：涵蓋日常生活中的人工智慧、工作中的人工智慧、整合人工智慧的組織以及生成式人工智慧模型。
大型語言模型與深度學習和 NLP 有著非常密切的關係。儘管並非所有提示工程師都從頭開始建立 AI 模型，但我們期望他們擁有強大的 NLP 和深度學習技能來理解他們提示的語言模型。
3.了解NLP
自然語言處理是目前人工智慧領域最熱門的話題之一。它讓電腦能夠讀取和解釋人類語言。更重要的是，它使機器能夠用自然語言產生類似人類的反應。
此外，NLP 還可以幫助您設計觸發提示，從而塑造 AI 模型以產生目標輸出。所以，作為一個即時工程師，NLP是你應該掌握的東西。探索 NLTK、spaCy 和 Transformers 等 NLP 庫，為處理語言資料做好準備。
您需要從掌握基本的文本處理開始，然後深入了解標記化、情緒分析和文字摘要等技術。
以下是一些最好的 NLP 相關文章和課程：
什麼是自然語言處理？
Python 自然語言處理簡介
自然語言處理技能軌道
4. 深入研究深度學習和 Transformer 模型
當您努力成為快速工程師時，您經常會遇到大型語言模型，例如GPT、Gemini、LLaMA 2等。這些法學碩士只不過是旨在理解和產生自然語言的規模化深度學習模式。為了有效地處理它們，您需要牢牢掌握深度學習概念。
例如，ChatGPT 的神經元數量超過 1750 億個。要了解這些神經元是什麼以及它們是如何被饋送的，您應該先了解神經網路的概念，它是許多深度學習演算法的支柱。
接下來，您可能知道 GPT 中的“T”代表“Transformer”。流行的大語言模型都是基於Transformer 架構建構的，包括 ChatGPT。
Transformer 架構使用所謂的「注意力機制」——一種透過僅關注輸入資料的相關部分來提高模型準確性的技術。研究這些架構將幫助您製作有效的提示。
培養實用技能，成為快速工程師
雖然您不一定需要學位才能進入即時工程領域，但您應該在某些技術技能方面擁有一些實務經驗。讓我們來探索一下您需要擅長的語言和技術。
5. 實踐預訓練模型
即時工程師花費相當多的時間來處理預先訓練的模型。如果您不知道，預訓練模型是基礎人工智慧模型，經過大量資料的廣泛訓練。這是建立任何大型語言模型的第一步。
如果您確實想掌握即時工程，請熟悉現有的預訓練模型，例如 GPT-2、GPT-3、BERT等。輸入不同的提示並研究他們的反應。了解他們的文本生成能力並發現限制。
此外，了解這些模型訓練的參數。有時，您需要調整其超參數以獲得特定結果。
6. 自訂應用程式的微調
只有少數公司有能力從頭開始訓練大型語言模式。這就是為什麼其他人讓你成為一名快速工程師，任務是為他們的自訂應用程式微調當前的預訓練模型。
例如，預先訓練的模型可能無法根據您的設計要求產生 HTML 檔案。但您可以在 UI 和特定於 HTML 的資料集上進行微調，以獲得所需的輸出。
總體而言，及時的工程師應該能夠針對特定任務微調任何預先訓練的模型。這可以透過向預先訓練的模型提供小型且特定的資料集來完成。
資料預處理、超參數調整和遷移學習是自行微調預訓練模型的必備技能。
請記住，這些技術技能的深度會根據您所申請職位的要求而有所不同。
通常，對於入門級角色，只需 NLP 概念和 白俄羅斯電話號碼列表 巧妙的提示製作能力就足以進入。然而，高級或高薪工作可能需要更深厚的 NLP 庫、深度學習演算法和高級提示技術的實踐經驗。
以下是一些幫助您學習微調的綜合指南：
法學碩士微調入門指南
使用 OpenAI API 和 Python 微調 GPT-3
微調 LLaMA 2：自訂大型語言模型的逐步指南
如何微調 GPT 3.5：釋放 AI 的全部潛力
FLAN-T5 教學：指導與微調
快速工程技術
探索不同的提示技巧並學會在寫作中發揮創意。讓我們看看如何更好地創建提示。
7. 掌握快速製作
語言模型根據您提供的輸入產生結果。如果你能準確地解釋你想要的人工智慧模型，並調整它以產生所需的輸出，那就是了；您可以稱自己為快速工程師。
編寫清晰的提示和改進現有的提示是提示工程師的兩項主要工作。他們必須起草可以引導人工智慧模型做出相關回應的問題和句子。
為此，您必須善於寫作，而編寫更好的提示的技巧是在其中包含上下文和說明。但是，要成為提示工程大師，您需要學習一些高級提示工程技術，正如我們在下一節中所介紹的。
8. 進階提示技巧
我們已經提到要嘗試預先訓練的模型，這一點值得重複。使用 DALL-E、GPT-2、GPT-3 或 BERT 練習不同的提示技巧並觀察它們的表現。
模型提示有多種策略，例如零短提示、一次性提示、迭代提示等等。您可以學習和練習這些提示技巧，成為一名出色的提示工程師。
為了不錯過任何事情，了解LangChain。我們為即時工程師提供了涵蓋 LangChain 的完整指南，但為了快速概述，LangChain 是用於最大化模型輸出的準確性和相關性的框架。
職涯發展與實際應用
雖然擁有相關電腦科學或工程領域的學位是一個優勢，但這並不是唯一的途徑。透過完成認證課程、從事實際專案和持續學習，您無需學位即可成為快速工程師。讓我們深入研究塑造您快速工程職業生涯的每一步。
9. 現實世界的專案與投資組合建設
在清楚了解人工智慧技術和上述技能後，您就可以開始將新的專業知識應用到實際專案中。無論您是專業人士還是大學生，都可以自願參與需要快速工程的專案。
以下是您可以開始建立的一些出色的人工智慧專案：
7 個適合各級的人工智慧項目
您可以使用生成式 AI 模型建立 5 個項目
7 個適合各級的 NLP 項目
如果您的專案使用預先訓練的模型，請從技術角度了解其建構方式及其行為方式。嘗試不同的方式要求模型做事，看看它如何反應。使用您學到的高級提示技術來觸發模型。這樣，您就可以將理論轉化為技能。
在此過程中，您可以參加Kaggle等平台上的對話式 AI 和 LLM 相關競賽，看看您在同行中的排名。請記住，您在此步驟中所做的一切都可以進入您的作品集，使您的個人資料更加強大。
在您職業生涯的任何階段，擁有專業的作品集都至關重要。 Datacamp 有一個易於編輯的作品集建構器，帶有漂亮的預製模板。因此，利用這個免費的作品集建立器以有吸引力的方式展示您的技