《成为一名提示工程师是什么样的》

What is it like to become a software engineer

提示工程师负责开发和维护支持大型语言模型(LLMs)的代码。尽管大多数人熟悉ChatGPT,LLMs正在迅速扩展到多个行业,并且正在被训练成为面向特定领域的工具,以便成为其人类用户的有效工具。但是要实现这一目标,需要提示工程师来帮助引导大型语言模型达到所需的目标。

那么,提示工程师到底是什么?这些专业人员与其他工程师、科学家和产品经理密切合作,以确保LLMs准确、可靠且可扩展。接下来我们来看看提示工程师在工作中可能做的一些事情。

为LLMs设计和开发新功能

提示工程师的核心职责之一是通过为语言模型设计和开发新功能来推动创新。这个过程始于与产品经理的紧密合作,以深入了解用户需求和市场需求。提示工程师作为技术能力和用户要求之间的桥梁,将高层概念转化为可行的计划。

正如你可以想象的那样,这需要有能力充当数据团队、营销团队、用户等之间桥梁的人。通过头脑风暴会议、用户反馈分析和市场研究,他们发现了改进正在开发的模型的机会。一旦功能概念确定下来,他们会进行细致的设计,概述架构、用户界面和交互,以实现功能的实现。

在某些情况下,提示工程师甚至可能参与编码工作。通常,项目生命周期中的这个阶段应该是由专门从事模型编码的团队来完成的。然而,提示工程师可能具备一些编码经验,以便更好地与他们的团队和利益相关者进行合作。

提高LLMs的准确性和可靠性

这是一个非常重要的任务。确保LLMs的准确性和可靠性是提示工程师工作的关键方面。他们是人工智能世界中的侦探和准确性猎手。这些专业人员一直密切关注可能影响模型性能的错误和问题。这涉及到严格的测试和质量保证程序,以识别和诊断模型输出中的任何差异。

这可能涵盖从对模型能力的正常测试到试图破解模型以找到可以与编码团队进行改进的弱点。通常,这些工程师是质量保证团队的一部分,但如果不是,他们将与质量保证团队密切合作,进行广泛的测试,模拟真实世界的使用场景,旨在捕捉和纠正任何异常情况。识别和修复错误的承诺是为LLMs提供可靠和可信赖的用户体验的基础。

除了修复错误,提示工程师还致力于开发创新技术,以提高LLMs的准确性。他们不断探索新的方法和方法,如微调、迁移学习和数据增强,以提高模型的语言理解和生成能力。

扩展LLMs以处理大量数据

在LLMs的世界中,一个重要的挑战是将它们扩展到高效处理海量数据的能力。提示工程师通过优化LLMs以实现大规模数据的处理和生成来应对这一挑战。这项任务涉及到软件工程专业知识和计算效率的结合。工程师深入挖掘LLMs的架构,识别潜在的瓶颈和改进空间。

然后,他们确定允许代码微调、优化算法和战略性使用并行处理的问题。这项工作有助于确保LLMs可以在不影响性能的情况下无缝处理大规模数据集。

与其他工程师、科学家和产品经理合作

合作是LLMs领域进步的生命线,提示工程师是这个协作生态系统的核心。他们与一个多学科团队密切合作,其中包括其他工程师、数据科学家和产品经理。这种协作方法将各种专业知识结合在一起,确保LLMs不仅在技术上强大,而且与真实世界的需求和目标保持一致。工程师提供关于提议功能的技术可行性和挑战的见解,科学家贡献他们对自然语言处理技术的理解,产品经理带来用户视角,帮助塑造LLM发展的方向。

在这个合作框架下,提示工程师积极参与思想分享和项目合作,并经常充当不同团队之间的桥梁,帮助沟通问题,为改进提供更多机会。他们还参与跨职能项目,利用团队的集体知识和技能来解决复杂的挑战。此外,反馈循环至关重要;工程师为产品经理和科学家提供有价值的技术反馈,确保LLM与技术能力和用户期望相符。

及时了解自然语言处理的最新研究

与任何职业一样,及时了解领域的最新动态对提示工程师来说至关重要。如果有什么不同的话,那就更重要了。由于技术的快速变化和新模型的上线,及时了解自然语言处理的最新研究对他们来说至关重要,以便开发出最佳的LLM。他们阅读研究论文,观看演示,参加会议并参与在线论坛。

结论

所以,很明显,尽管这个领域相当新,还处于初级阶段,但提示工程是一个具有挑战性和有回报的领域。根据职位和公司的不同,它可能需要对自然语言处理、计算机科学、语言学和软件工程有深入的理解。

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