“2023年将应用Prompt工程的5种工作”
2023年应用Prompt工程的5种工作
自从OpenAI的ChatGPT打开了大型语言模型的大门，使得能够充分利用这些AI模型迅速成为一项备受追捧的技能。随着时间的推移，公司们也意识到要发挥AI的全部潜力，良好的提示工程是必不可少的。那么我们不得不问，现在和将来有哪些工作会将提示工程作为其核心技能的一部分？
让我们来看看一些将会使用这种新兴技能的工作，以及对你所在领域未来可能意味着什么。
AI提示工程师
AI提示工程师是AI和NLP领域的专业人员。对于那些不了解的人来说，这个角色充当了人类意图与机器理解之间的桥梁，塑造了我们与AI系统之间的互动。AI提示工程师负责设计和优化用户输入到AI模型的提示或查询。他们具备对语言细微差别、上下文和领域特定词汇的深入理解。
凭借对语言学和数据科学的专业知识，他们设计提示，从AI模型中提取准确和相关的响应，确保生成的内容与用户期望和行业标准相符。尽管这是最近才出现的一个新职称，但明显AI提示工程师将变得越来越重要。随着AI模型变得越来越复杂和多样化，对定制的、上下文感知的互动的需求也在增长。他们还将在为各个行业和应用程序进行微调和优化这些模型方面发挥重要作用。
自然语言处理工程师
专注于提示工程的自然语言处理工程师是AI通信的语言建筑师。他们的专长在于设计输入指令，指导像GPT-4这样的AI模型，使得这些语言模型能够产生准确和上下文相关的输出。通常情况下，专注于提示工程的NLP工程师将与领域专家密切合作，共同创建能够提取洞察力、支持决策和确保负责任的AI互动的提示。
NLP工程师作为AI团队的一部分的独特之处在于他们在优化提示策略、减少偏见和推进人机对话方面起到了关键作用。他们简化了提示的开发过程，塑造了AI在各个行业中对用户的响应方式。随着NLP的整合范围扩大，这些专家在使互动更加无缝、高效和深入的过程中发挥着关键作用，引领人机通信的未来。
机器学习工程师
专注于提示工程的机器学习工程师是有效AI通信的催化剂。他们擅长设计输入提示，指导像GPT-4和其他语言模型一样的AI模型生成特定任务的准确和相关输出。他们与领域专家合作，设计能够提取洞察力的提示，促进决策和负责任的AI互动。通常情况下，他们将与提示工程师和NLP工程师一起改进提示策略和期望。
随着各个行业开始学习如何充分利用AI的力量，越来越多的机器学习工程师将密切合作，进一步改进提示策略，减少偏见，推进人机对话。当这些团队共同努力优化提示开发以塑造AI在各个行业中的响应时，他们还将与驱动语言模型的算法一起工作，确保AI的整合沿着正确的轨迹前进，同时确保人机互动保持恰当的伦理标准。
数据科学家
如果数据科学家能够将提示工程纳入他们的工具包，他们就可以成为有效的AI沟通者。他们通过在设计输入提示方面出色表现，指导像GPT-4和/或其他领域特定的语言模型生成准确和相关的输出。通常情况下，这可以通过向利益相关者提供更多数据洞察力、优化工作流程和提供以前不可能实现的数据提取方法来实现。
产品经理
专注于提示工程的产品经理将与AI专家和利益相关者合作，设计输入提示，引导像GPT-4这样的AI模型产生精确和上下文相关的响应。例如，这可以包括电子商务领域的产品经理创建提示，以便在A/B测试中获得个性化的产品推荐。这也可以应用于其他行业特定的用例和要求，例如在医疗保健领域，提示可以帮助创造与他们的产品相关的更大的诊断洞察。
显然，人工智能将在几乎每个行业和领域继续扩展，能够利用快速工程的产品经理将成为人工智能整合和与新的实体（如快速工程师）在职场上合作的前沿人物。当然，目标是利用人工智能和人工智能驱动的能力，确保整体产品愿景的无缝对齐。
结论
就像引入任何新技术一样，人工智能催生了一种新的工作岗位，即快速工程师，并且随之而来的是多个现有工作岗位很可能将处于使用快速工程来提高整体生产力的前沿。尽管每个使用情况可能大不相同，但它们共同之处是，通过适当的快速工程技能，数据科学家、机器学习工程师、产品经理等人可以通过人工智能大大增强他们现有的技能，并打开过去不存在的新机会。
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