Інженер запитів для ШІ: огляд професії

З кожним роком невпинно зростає активність застосування технологій штучного інтелекту у різних галузях і сферах діяльності. Бурхливий розвиток та поширення таких інновацій зумовили появу нових професій та цілих індустрій, пов'язаних із взаємодією з ШІ алгоритмами. Одна з найвідоміших серед них – інженер запитів для ШІ. Сьогодні вона викликає цікавість у широкої аудиторії, привертаючи увагу незвичайними робочими обов'язками та високою зарплатою. З огляду на високу актуальність цієї теми ми присвятили їй нашу статтю. Ви дізнаєтеся, чим займається інженер запитів для ШІ та чому ця професія зараз така популярна. Також ми розповімо про необхідні для неї навички та рівень підготовки, можливості для кар'єрного зростання і перспективи в майбутньому.

Інженер запитів для ШІ (prompt-інженер) – спеціаліст, який займається розробкою, редагуванням та оптимізацією текстових підказок для алгоритмів штучного інтелекту. Як відомо, керування більшістю сучасних нейромереж здійснюється спеціальними текстовими командами, які називаються запитами чи підказками. Чим точнішою виявиться надіслана ШІ підказка, тим якісніший і релевантніший результат буде отриманий у відповідь. І навпаки, неточні та розпливчасті формулювання завадять алгоритмам зрозуміти суть запиту та дати оптимальну відповідь.

Створення запитів для штучного інтелекту потребує глибокої підготовки та розуміння принципів роботи ШІ. Було б наївно вважати, що таке заняття лише трохи складніше за формулювання пошукових запитів. Насправді це копітка і відповідальна робота, оскільки нейромережі зараз перебувають на початковому етапі свого розвитку, тому їхні можливості ще далекі від ідеалу. Враховуючи це, конструкторам підказок доводиться вигадувати та тестувати безліч варіантів запитів для отримання бажаного результату.

Поява професії інженера ШІ-запитів була обумовлена розробкою компанією OpenAI мовних моделей GPT-2 та GPT-3, які тренувалися на великих обсягах текстової інформації із застосуванням методів глибокого навчання. У 2021 році розробники провели точне налаштування генеративної нейромережі, що дозволило їй ефективно виконувати 12 завдань у галузі обробки природної мови (NLP), використовуючи 62 набори даних. Ця версія показала високу продуктивність при вирішенні нових завдань і перевершила ті моделі, які були навчені виконувати лише одну задачу без попередньої підготовки. Станом на 2022 рік у репозиторії було понад 2000 загальнодоступних підказок приблизно для 170 наборів даних.

З виходом ChatGPT, створеного на базі оновленої версії мовної моделі GPT-3.5, перед інженерією запитів відкрилися ще ширші перспективи. У процесі розробки інтелектуального чат-бота використовувалося кілька методів навчання: з учителем та з підкріпленням. Це означає, що при тренуванні робота з ним взаємодіяли спеціальні фахівці-тренери, які відігравали різні моделі спілкування між ШІ й користувачем і коригували його відповіді за допомогою низки послідовних запитів. Мовна модель постійно самонавчалася і перевчалася, орієнтуючись на постійно оновлювані підказки. Крім того, тренери оцінювали її відповіді, використовуючи їх для створення моделей винагороди.

У 2022 році з'явилися нові моделі ШІ, розроблені з використанням технології машинного навчання (ML) – Midjourney, Stable Diffusion та DALL-E 2. Від попередників їх відрізняло вміння створювати зображення за текстовими підказками. Разом з їх запуском виникла потреба у створенні запитів нового типу, пов'язаних із перетворенням тексту на картинку. У 2023 році компанія Meta випустила модель ШІ Segment Anything, побудовану на технології комп'ютерного зору. Розробники наділили її здатністю сегментувати зображення у вигляді підказок. Новинка підтримує 3 типи запитів: точки виключення та включення, рамки-обмежувачі, маски. Зрозуміло, на цьому розвиток сфери інженерії підказок, як і штучного інтелекту, не закінчується. Навпаки – все найцікавіше лише починається.

Інженерія запитів для ШІ – не тільки спосіб керування сервісами з підтримкою штучного інтелекту, а й інструмент для проєктування великих мовних моделей (LLM), який дозволяє навчати їх на основі конкретних запитів для отримання потрібних даних на виході. Цей процес поєднує в собі елементи логіки, програмування та потребує певного рівня креативності, а в деяких випадках – використання спеціальних модифікаторів.

Оскільки ШІ сьогодні застосовується в багатьох галузях, інженерія підказок охоплює значну частину сфер зайнятості. Наведемо кілька прикладів:

Тепер, коли ви вже знаєте, хто такий інженер запитів для ШІ, розглянемо, чому і де саме ця професія зараз така потрібна. Область застосування інженерії підказок досить велика: її використовують як розробники, так і користувачі генеративних нейромереж. Цією універсальністю, зокрема, зумовлена висока популярність роботи інженера запитів для ШІ.

За допомогою такого фахівця команди розробників можуть доопрацьовувати та оптимізувати функціонал створених ними алгоритмів ШІ, а також усувати виявлені недоліки. Не менший попит мають ці спеціалісти у створенні спеціалізованих нейромереж для галузевих компаній або інших замовників. У цьому випадку інженерія запитів для   GPT-3 або іншої мовної моделі допомагає налаштувати ШІ на виконання певних корпоративних завдань для самої компанії чи її клієнтів. Наприклад, юридична фірма може використовувати нейромережу для автоматичної розробки контрактів із необхідними даними під конкретний запит. Для виконання цього завдання треба відповідним чином навчити ШІ, щоб наданий ним результат відповідав вимогам юристів. Інженер підказок тренує мовні моделі для взаємодії з клієнтами різних компаній, допомагаючи їм швидше та точніше отримувати потрібну інформацію з бази знань.

Крім того, розробники можуть залучити інженерів запитів для об'єднання прикладів наявного коду та опису вирішуваних ними проблем. Правильно підібрана підказка дозволить інтерпретувати призначення та функції наявного коду, щоб зрозуміти принцип його роботи та можливості для покращення. У випадку з text-to-image нейромережами інженерія запитів допомагає точніше налаштувати характеристики згенерованих зображень. Грамотно склавши підказки, можна попросити модель ШІ створювати графіку з певними параметрами роздільної здатності, стилю, перспективи, співвідношення сторін тощо.

Враховуючи популярність професії та високий попит на її представників, питання, як стати інженером підказок для ШІ, сьогодні очікувано поширене. Постараємося дати на нього вичерпну відповідь. Насамперед для цього потрібно мати певний рівень підготовки. Список необхідних умінь поки не надто великий. Проте варто врахувати, що професія з'явилася нещодавно й активно розвивається, тому з часом обсяг вимог може помітно зрости.

Для успішної роботи інженером запитів для ШІ вам знадобляться такі навички:

Що стосується soft skills, для інженера запитів актуальні аналітичне мислення та навички швидкого визначення оптимального способу вирішення проблем. Крім того, дуже важливо мати вміння ефективно комунікувати та співпрацювати з іншими фахівцями в рамках міжфункціональних команд.

Враховуючи молодість професії, роботодавці нечасто вимагають від претендентів спеціальні сертифікати або дипломи для підтвердження їхньої кваліфікації. Достатньо буде документів про здобуту освіту у сфері комп'ютерних наук, інженерії чи іншої суміжної галузі.

Тепер, коли ви дізналися, що таке інженерія запитів для ШІ та які навички потрібні для опанування цього напряму, саме час отримати розуміння попиту на цю професію на сучасному ринку праці. Технології штучного інтелекту активно впроваджуються в різні галузі та індустрії, а разом з ними неухильно зростає потреба роботодавців у конструкторах запитів для ШІ. Попри те, що цей рід занять виник зовсім недавно і знаходиться на ранній стадії розвитку, вже зараз можна відзначити його перспективність. Ця спеціальність забезпечить швидке професійне та кар'єрне зростання тим, хто має творчий склад розуму, розуміється на програмуванні та нейромережах.

Уже сьогодні інженери підказок можуть пропонувати свої послуги у багатьох сферах, а згодом попит на них неухильно зростатиме. Наприклад, агентства новин та інші види ЗМІ активно наймають таких фахівців для впровадження та обслуговування моделей штучного інтелекту. Не секрет, що вже у найближчому майбутньому нейромережі з високою ймовірністю замінять журналістів та деяких інших спеціалістів, які працюють з текстами. Тому навички конструктора запитів будуть потрібні для налаштування їхніх алгоритмів та управління ними.

Серед інших перспективних для працевлаштування напрямків можна назвати:

Одна з ключових ознак попиту на професію – рівень заробітної плати фахівців. За даними агентства Bloomberg, середньорічна зарплата інженера запитів для ШІ в США знаходиться в діапазоні від $175 000 до $335 000. На її розмір впливають досвід, місце розташування компанії та галузь, до якої належить її вид діяльності. Фахівці-початківці можуть розраховувати на дохід у розмірі від $70 000 до $90 000 на рік. Більш досвідченим спеціалістам зі стажем готові платити понад $120 000 на рік.

Ще вище роботу конструкторів запитів оцінюють топові провайдери нейромереж. Наприклад, компанія Antropic опублікувала вакансію інженера та бібліотекаря ШІ запитів з базовою річною зарплатою від $250 000 до $335 000. Відома компанія OpenAI, розробник чат-бота ChatGPT, наймає інженерів для вдосконалення своєї платформи та платить їм по $370 000 на рік.

Інженерія підказок для ChatGPT та інших сервісів на базі ШІ, а також професія конструктора запитів – дуже молоді напрямки, що динамічно розвиваються, тому передбачити їхнє майбутнє непросто. Що стосується ключових трендів, можна припустити, що сценарій розвитку цієї індустрії буде таким, як і у всій IT-галузі. Таким чином, пріоритетними тенденціями для неї незабаром стануть диверсифікація, спеціалізація та стандартизація.

Версії нейромереж швидко оновлюються. Наприклад, GPT-3.5, що з'явилася зовсім недавно, стрімко змінила вдосконалена новими можливостями GPT-4. Конкуренти OpenAI теж не стоять на місці й випускають власних чат-ботів. У найближчі роки ринок розумних чат-ботів буде стабільно розширюватися, вийдуть інші мовні моделі та платформи з підтримкою штучного інтелекту. Отже, у конструкторів підказок з'явиться великий обсяг роботи з навчання нейромереж та їх впровадження у ті чи інші продукти.

Apix-Drive – простий та ефективний конектор систем, який допоможе вам автоматизувати рутинні завдання та оптимізувати бізнес-процеси. Ви зможете заощаджувати час та кошти, спрямувати ці ресурси на найважливіші цілі. Протестуйте ApiX-Drive і переконайтеся, що цей інструмент розвантажить ваших співробітників і вже після 5 хвилин налаштувань ваш бізнес почне працювати швидше.