Yılda 175.000 ABD Doları ile 300.000 ABD Doları arasında değişen yapay zeka mühendisliği işleriyle, işte size çekici bir arayış. Ancak iyi bir yapay zeka mühendisi olmak için, nasıl soru sorulacağını bilmek ve LinkedIn’de bağırmak yeterli değildir. Bu kariyer yolunda gelişmek için AI, programlama, dil, problem çözme ve hatta sanat disiplinlerini birleştirmeniz gerekir.
Bilgi istemi mühendisliği, üretken yapay zeka araçlarıyla etkileşimler oluşturmaktan oluşur. Bu etkileşimler, hiç şüphesiz ChatGPT ile gördüğünüz (ve kullandığınız) gibi sohbet amaçlı olabilir. Ancak, API çağrılarının kabaca eşdeğeri olan koda gömülü (istemli) bilgi istemleriyle programlı da olabilirler. Yalnızca bir kitaplıktaki bir yordamı çağırmamanız dışında, büyük bir dil modeliyle konuşmak için bir kitaplıktaki bir yordamı kullanıyorsunuz.
Bu hızlı mühendislik işini almak için kullanışlı olacak belirli becerilerden bahsetmeden önce, her şeyin işe yaraması için ihtiyaç duyacağınız bir özellikten bahsedelim: öğrenmeye istekli olmak. Yapay zeka on yıllardır ortalıkta dolaşsa da, üretken yapay zeka becerilerine olan talepteki patlama yakın zamanda gerçekleşti. Sürekli olarak ortaya çıkan yeni atılımlar, yeni ürünler, teknikler ve yaklaşımlarla bu alan çok hızlı bir şekilde gelişmektedir.
Devam etmek için olmak zorundasın istekliden daha fazlası öğrenmek – bulabileceğiniz her şeyi öğrenmek, araştırmak, incelemek ve özümsemek konusunda doymak bilmez olmalısınız. Öğrenmeye devam ederseniz, bu kariyerde büyümeye hazır olacaksınız.
İşte hızlı bir yapay zeka mühendisi olmanız için edinmenizi önerdiğimiz altı beceri.
1. AI, ML ve NLP’yi anlayın
Yeni başlayanlar için yapay zeka, makine öğrenimi ve doğal dil işlemenin nasıl çalıştığını anlamak çok önemlidir. Büyük dil modelleriyle etkileşim kurmayı düşünüyorsanız, var olan farklı LLM türlerini, LLM’lerin iyi yaptığı görev türlerini ve güvenilmez oldukları alanları anlamanız gerekir.
Bu, mutlaka kendi LLM’nizi oluşturabilecek bir bilgisayar bilimcisi olmanız gerektiği anlamına gelmez, ancak etrafında bir kariyer oluşturmaya çalıştığınız araçların iç işleyişini ve yeteneklerini anlamanız gerektiği anlamına gelir. Bunu yapmak için, geleneksel kurslar, çok sayıda makale ve teknik belge okumak, konferanslara katılmak ve kendi deneylerinizi yapmak dahil olmak üzere mevcut tüm yollarla kendinizi eğitmeniz gerekecektir.
2. Sorun bildirimlerini net bir şekilde tanımlayın ve ayrıntılı sorgular belirleyin
Temel olarak, bu beceri net bir şekilde iletişim kurma yeteneğidir. Hızlı mühendislik tamamen yapay zekaya neye ihtiyacınız olduğunu söylemekle ilgilidir. Bunu yapmak için, etkileşimden ne elde etmek istediğiniz konusunda net olmanız gerekir.
İşte bir örnek. Diyelim ki Drôme vilayet bölgesi Valence hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsunuz. En az iki noktada net olmalısınız. Öncelikle, yerel siyasi yapı, şehir yönetimi sorunları, trafik veya en iyi fırının nerede olduğu gibi bilmek istediğiniz türden şeyleri açıklamanız gerekir. İkincisi, AI’ya İspanya’daki Valence’den değil, Drôme’daki Valence’den bahsettiğinizi söyleyebilmeniz gerekir.
Ayrıca, yapay zeka için beklentileri nasıl belirleyeceğinizi, değer sağlamak için kullanması gereken bakış açısını ve sunmasını istediğiniz sorunun bağlamını ve kapsamını anlamak için onu nasıl konumlandıracağınızı da öğrenmeniz gerekecek. verilen sorgu
Burada da, farklı LLM’lerin sınırlamalarını anlamanız ve bunları nasıl aşacağınızı bilmeniz gerekecek. Örneğin, teknik inceleme yazmak istiyorsanız, önce bir taslak oluşturmanız ve ardından LLM’den her bölümü ayrı ayrı yazmasını istemeniz gerekebilir. Ayrıca, net bir istemin mutlaka kısa olduğu anlamına gelmediğini unutmayın. Daha uzun sorular, daha spesifik ve alakalı yanıtlara yol açabilir.
Sonuç basit: netliği tercih edin ve anladığınızı varsaymadan iletişim kurabildiğinizden emin olun.
3. Yaratıcı olun ve konuşma becerilerinizi geliştirin
Hızlı mühendislik, bir programlama alıştırmasından çok işbirlikçi bir konuşmadır. LLM’ler hassas olmasa da, genellikle bir meslektaş veya astınızla kurduğunuza benzer bir şekilde iletişim kurarlar.
Sorun ifadelerinizi ve sorgularınızı tanımlarken, genellikle kutunun dışında düşünmeniz gerekir. Aklınızdaki görüntü, dahili yapay zeka temsiliyle eşleşmeyebilir. İstenen sonuçları elde etmek için çeşitli farklı konuşma yaklaşımlarını ve stratejilerini değerlendirebilmeniz gerekecek.
Çevik bir mühendis olmak istiyorsanız, münazara, müzakere ve hatta satış deneyimi size iyi hizmet edecektir çünkü üretken yapay zeka sistemlerinden istenen sonuçları elde etmek için çok kritik olan konuşma, ikna ve işbirliği becerilerini uygulamanıza izin verecektir. .
4. Yazı stillerini ve sanatsal stilleri tanıyın ve alandaki uzmanlığınızı geliştirin
Sohbet robotları yalnızca sizin için cevaplar yazmakla kalmaz, aynı zamanda bunu genellikle sizin talep ettiğiniz tarzda yaparlar. Örneğin, ChatGPT’den Apple ürünleriyle ilgili aşırı süslü açıklamaları efsane haline gelen Jony Ive’ın tarzında yazmasını istedim.
Ve hepsi bu değil. Midjourney gibi görüntü oluşturucular için stilleri de kullanabilirsiniz. Sinematik tarzda, 1940’ların çizgi filmleri tarzında ve geniş bir fotoğrafçı yelpazesinde görüntüler oluşturabilirsiniz.
Mesela ben portre fotoğrafımı Facebook’ta kullandım ve “kübizm” anahtar kelimesiyle Midjourney’e gönderdim.
İşte Midjourney’e gönderdiğim orijinal görüntü. Göreceğiniz gibi, mikrofon yüzünden kafası biraz karışmış ama yine de ilginç. David Gewirtz/ZDNET
Bu durumda, istemi minimum tuttum, ancak Facebook simgem olan “temel görüntü” denen şeyi kullandım. İşte “kübizm” tarzının dört çeşidi. Sizce aslına en çok hangisi benziyor? Midjourney ve David Gewirtz/ZDNET
Yazma ve resim stillerini anlamanın yanı sıra, bilgi istemleri oluşturduğunuz alanda uzmanlık geliştirmeniz (veya erişebilmeniz) önemlidir. Örneğin, otomotiv teşhisi için bir AI uygulaması üzerinde çalışıyorsanız, ihtiyacınız olan cevapları alabilmeniz ve doğru olup olmadıklarını anlayabilmeniz için alana yeterince aşina olmanız önemlidir.
Ve işte beceri içinde bir beceri: En sevdiğiniz üretken AI araçları tarafından kullanılan uzantıları ve eklentileri öğrenin. Zamanla bu uzantılar ve eklentiler, standart yapay zeka aracıyla yapamadığınız şeyleri yapmanıza yardımcı olacaktır. Bu nedenle, eklentileri öğrenmek ve kullanmak, yalnızca becerilerinizi güncel tutmanıza değil, aynı zamanda başka türlü yapamayacağınız şeyleri başarmanıza da olanak tanır.
5. Komut dosyası oluşturma ve programlama becerilerini geliştirin
Programlama becerilerinin yararlı olacağını söylemeye gerek yok. Chatbot’larla basitçe etkileşim kuran birkaç mühendislik işi olsa da, en yüksek ücretli işler muhtemelen AI mesajlarını daha sonra benzersiz değer sağlayan uygulamalara ve yazılımlara entegre etmek olacaktır.
Tam uygulama kodunu yazmanız beklenmese de, bazı kodlar yazabilir, istemlerinizi oluşturduğunuz uygulamalar bağlamında test edebilir, hata ayıklama kodu çalıştırabilir ve genel olarak uygulamanın bir parçası olabilirsiniz. Etkileşimli programlama süreci. Hızlı mühendislik, tamamen ayrı bir operasyon olarak eklemek ve test etmek yerine sürecin ayrılmaz bir parçasıysa, bir ekibin ilerlemesi çok daha kolay olacaktır.
Ayrıca, kodlama becerileri kendi başlarına değerlidir. Herkes bazı temel kodlama deneyimine sahip olmalıdır.
6. Sabrınızı (ve mizah anlayışınızı) geliştirin
Bir mizah anlayışınız varsa sabırlı olmanın çok daha kolay olduğuna kesinlikle inanıyorum. Bu üretken AI’lar kesinlikle sabır gerektirir. İstekleri yanlış yorumlayacaklar. Bir şey bulmak üzere olduğun anda bir konuşmanın izini kaybedecekler. Sadece saçmalık olan cevaplar icat edebilirler.
Buna gülemezsen, kötü bir zaman geçireceksin.
Aynı şey programlama için de geçerli. Her programcının sabırlı olması gerekir. Öğrencilerimden bazılarının programlamaya ilk başladıklarında karşılaştıkları en büyük zorluklardan biri, kodlarının ilk kez çalıştırıldığında çalışmadığını kabul edememeleriydi. Dayanamayanlar parkuru tamamlayamadı. Buna karşılık, çok ilham verici kodlayıcılar olmayan, ancak deneme, başarısız olma, araştırma ve tekrar deneme sabrına sahip olanlar bile çok iyi iş çıkardı.
Bu şekilde düşün. Yapay Zeka, inanılmaz derecede gerçekçi bir bilgisayarla çalışmanın, şeyleri öngörülemeyen şekillerde yorumlayan bir öğrenme modelinin, insan ekip üyelerinin (bazıları makinelerden bile daha gerçekçidir) ve evrenin rastgele, öngörülemez doğasının bir karışımıdır.
Sabır sadece bir erdem değildir. Bu bir süper güç.
Bazı ek düşünceler
İşte bitti. Hızlı bir mühendis olarak başarılı olmanız için gereken altı beceriyi/özelliği özetledim. Ancak bunların yalnızca kaba yönergeler olduğunu ve izlemeniz gereken çok bireysel bir yol olduğunu unutmayın.
Size önemli bir tavsiye verebilirsem, o da şudur: Kendin Yap!
İlginizi çeken projeleri seçin ve bir şeyler inşa edin. Birkaç arkadaşınızla ekip kurun ve neler üretebileceğinizi görün. Uygulamalı deneyim, sizi internetten alınan bir listeden çok daha ileriye götürecektir.
Dışarı çıkın ve biraz hızlı mühendislik yapın. Küçük uygulamalar oluşturun. Kurs almak. Bir şeyler inşa et. O zaman sadece artık hızlı mühendisliğe girmek isteyen biri olmayacaksınız, aynı zamanda bunu yapmış ve gösterecek bir şeyi olan biri olacaksınız.
Deneyin, bilmenin tek yolu bu.
Uyarı : AI tarafından oluşturulan görüntülerin kullanılması, telif hakkı ihlallerine neden olabilir. Bu nedenle, görseller ticari amaçlarla kullanılıyorsa dikkatli olunmalıdır.
Kaynak : “ZDNet.com”