مهندسی سریع یک حوزه نسبتاً جدید در دنیای فناوری است که به دلیل پیشرفت سریع هوش مصنوعی (AI) اهمیت روزافزونی پیدا می کند. Prompt Engineering بر توسعه برنامه‌ها، سیستم‌ها یا نرم‌افزارهایی متمرکز است که قادر به درک بهتر نیازهای کاربر و ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر هستند.

هدف از Prompt Engineering چیست؟

هدف اصلی Prompt Engineering یا Prompt Design ایجاد و بهبود متون و دستورات/درخواست‌ها است ( prompt ، به زبان انگلیسی ) در هوش مصنوعی (AI) مانند ChatGPT، Bard، Midjourney، DALL-E، Stable Diffusion و غیره. یعنی از طریق Prompt Engineering است که این برنامه‌ها و مولدها می‌توانند به طور فزاینده‌ای، متن‌ها و پاسخ‌هایی را تا حد امکان نزدیک به زبان طبیعی (انسان) و با دقت بیشتری تولید کنند. این سیستم ها معمولاً به عنوان مدل های زبان بزرگ (LLMs) شناخته می شوند.

مهندسین سریع: حرفه جدید در حال افزایش در دنیای فناوری

با پیشرفت مداوم هوش مصنوعی (AIs) ) یک حرفه جدید توجه بازار را به خود جلب کرده است: مهندسان سریع که به عنوان مهندسان سریع نیز شناخته می شوند. این متخصصان از خلاقیت و دانش خود در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهبود مدل ها والگوریتم های هوش مصنوعی، درک نحوه استفاده مردم از این فناوری. بنابراین، در شرکت های مختلف، آنها قادر به ایجاد اعلان هایی هستند که وظایف را ساده و ساده می کند، مانند شناسایی نقص در سیستم های امنیتی نرم افزار.

چگونه یک مهندس سریع تبدیل شویم؟

به برای تبدیل شدن به یک مهندس سریع، لازم نیست آموزش خاصی در زمینه برنامه نویسی هوش مصنوعی داشته باشید، اما علاوه بر درک تجزیه و تحلیل داده ها و رفتار هوش مصنوعی، تسلط به زبان و گرامر لازم است. که آنها کار می کنند. همچنین داشتن تفکر انتقادی برای ارزیابی اینکه آیا ابزار کافی است یا می‌توان آن را بهبود بخشید، مهم است.

اگرچه مهارت‌های لازم ممکن است بسته به هوش مصنوعی مورد استفاده متفاوت باشد، در حال حاضر در بازار جاهای خالی وجود دارد. مهندسان سریع در مقاله‌ای که اخیرا در واشنگتن پست منتشر شد، این حرفه به عنوان «سرگرم‌ترین حرفه حال حاضر در دنیای فناوری» نامیده شد، به طوری که مهندسان به آنها لقب «نجواکننده‌های هوش مصنوعی» داده می‌شوند و حقوق بالایی برای برنامه‌نویسی بدون نیاز به نوشتن کد دریافت می‌کنند. شرکت Anthropic که توسط کارمندان سابق OpenAI تأسیس شده است، یک شغل خالی در این منطقه با حقوق سالانه تا 335 هزار دلار اعلام کرد.

مهندسی سریع چگونه کار می کند؟

مهندسی سریع مبتنی بر آن است. در الگوریتم های یادگیری ماشین، که به LLM ها اجازه می دهد از یک بزرگ یاد بگیرندمقدار داده های آموزشی و متعاقباً استفاده از این دانش برای تولید متون جدید. این به این معنی است که هر چه داده های آموزشی بیشتری به مدل ارائه شود، توانایی آن برای ایجاد پاسخ های دقیق و مرتبط بهتر است.

LLM ها در وظایف مختلفی آموزش می بینند، مانند پیش بینی کلمه بعدی در یک جمله، به سؤالات خاص پاسخ دهید یا حتی متنی را از داده های خام ایجاد کنید. آنها از تکنیک های هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق، برای درک معنایی کلمات و جملات، و همچنین ارتباط آنها با زمینه کلی استفاده می کنند.

کاربردهای مهندسی سریع

مهندسی سریع حوزه ای با کاربردهای گسترده است. در اینجا برخی از امیدوارکننده‌ترین زمینه‌ها آمده است:

کمک مجازی

دستیارهای مجازی مبتنی بر متن مانند سیری و الکسا از LLM برای درک آنچه کاربر می‌پرسد و ارائه پاسخ مناسب استفاده می‌کنند. این امر تعامل با این دستیارها را بسیار طبیعی تر و مؤثرتر می کند.

پاسخ های خودکار در خدمات مشتری

بسیاری از شرکت ها از Prompt Engineering برای ارائه پاسخ های خودکار به مشتریان استفاده می کنند و در زمان و منابع صرفه جویی می کنند. LLM ها می توانند سؤالات مشتری را درک کنند و پاسخ های شخصی و مناسب ارائه دهند.

تولید خودکار متن

APrompt Engineering می تواند برای تولید خودکار متون با کیفیت مانند خلاصه اخبار، توضیحات محصول و حتی محتوا برای وب سایت ها استفاده شود.

نتیجه گیری

مهندسی سریع یک تحول میدانی دائماً در حال تغییر است که در حال تغییر است. ما با تکنولوژی و دنیای اطرافمان تعامل داریم. با پیشرفت LLM، Prompt Engineering دقیق‌تر و مرتبط‌تر می‌شود و کاربردهای آن متعدد و امیدوارکننده است.

برای به‌روز ماندن در مورد آخرین روندهای فناوری، وبلاگ ما را دنبال کنید. ما مطمئن هستیم که در اینجا اطلاعات مفید و جالب زیادی خواهید یافت.