Làm thế nào để bắt đầu sự nghiệp trong Kỹ thuật nhanh chóng

Với sự phát triển gần đây của trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều người đã cân nhắc bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực kỹ thuật nhanh chóng. Các nhà lãnh đạo công nghệ toàn cầu cần những chuyên gia có thể nói chuyện với máy móc. Họ đầu tư hàng tỷ đô la vào cuộc đua AI — những kỹ sư nhanh nhẹn, có kỹ năng sáng tạo được trả lương hậu hĩnh.

Nếu bạn có thể truyền đạt hướng dẫn một cách hiệu quả, bạn có thể phát triển mạnh trong ngành này. Sau đây là những điều bạn nên biết về các công việc kỹ thuật nhanh chóng, mức lương họ trả và lý do tại sao họ lại có nhu cầu.

Kỹ sư nhanh chóng làm gì?

Lời nhắc đề cập đến các hướng dẫn mà con người nhập vào các mô hình AI. Họ có thể là:

• Đầu vào do người dùng tạo: Người dùng ra lệnh cho các truy vấn và tác vụ một lần khi tương tác với các mô hình AI.
• Hướng dẫn được xác định trước: Các nhà phát triển đặt các quy tắc được xác định trước khi đào tạo các mô hình AI.

AI không có thành kiến ​​cố hữu. Đầu ra của nó phụ thuộc rất nhiều vào lời nhắc mà bạn cung cấp cho nó, giả sử chúng nằm trong bộ dữ liệu được đào tạo trước của nó.

Tạo lời nhắc không nhất thiết yêu cầu kỹ năng viết mã. Bạn có thể hỏi thẳng các chatbot như ChatGPT và Bing AI các câu hỏi về kiến ​​thức chung. Bức ảnh dưới đây cho thấy một cuộc trao đổi ngắn.

Mặc dù đơn giản, nhưng việc thành thạo kỹ thuật nhanh chóng là một thách thức. Không phải ai cũng có năng khiếu cho nó. Các yêu cầu đơn giản sử dụng các truy vấn cơ bản, nhưng việc chạy các tác vụ và quy trình phức tạp hơn cần có hướng dẫn chi tiết.

Giả sử bạn đang xây dựng một chatbot giao đồ ăn trên Google Dialogflow. Để nền tảng của bạn hoạt động, bạn phải cung cấp các mẫu phản hồi rõ ràng, chính xác cho các cuộc hội thoại khác nhau. Các quy tắc mơ hồ tạo ra các cuộc đối thoại không chính xác, không hữu ích.

Để thành thạo kỹ thuật nhanh chóng với các mô hình AI, hãy làm theo các mẹo sau.

Hiểu kiến ​​trúc mô hình ngôn ngữ

Nghiên cứu quy trình back-end của các mô hình ngôn ngữ khác nhau. Hiểu cách họ phân tích đầu vào sẽ giúp bạn viết lời nhắc chính xác, chi tiết. Tối đa hóa năng lực xử lý tương ứng của họ. Ngay cả các công cụ tiên tiến cũng yêu cầu hướng dẫn bên ngoài để hoạt động.

Tương tự như vậy, hãy xem xét những hạn chế. Các mô hình ngôn ngữ phức tạp lấy thông tin cập nhật từ internet, mặc dù chúng thường tuân theo các hạn chế chặt chẽ hơn. Bạn sẽ phải sáng tạo với lời nhắc của mình.

Thể hiện rõ ràng các vấn đề mơ hồ

Các kỹ sư nhanh phải học cách truyền đạt những vấn đề mơ hồ, đầy thách thức. Không phải ai cũng có thể tương tác với AI. Trên thực tế, người dùng thông thường gặp khó khăn khi chuyển tiếp các yêu cầu, đặc biệt là những yêu cầu liên quan đến các tác vụ gồm nhiều bước.

Bạn phải cung cấp càng nhiều bối cảnh càng tốt. Các mô hình AI chỉ trả lời đầu vào. Cung cấp cho họ những lời nhắc mơ hồ với cách diễn đạt không chắc chắn và các thuật ngữ chung chung sẽ tạo ra kết quả dưới trung bình.

Vượt qua những thành kiến ​​về dữ liệu

Các mô hình AI vốn đã vô tư. Bất kỳ đầu ra sai lệch nào mà họ tạo ra đều bắt nguồn từ bộ dữ liệu mà các huấn luyện viên của họ đã sử dụng. Hãy nhớ rằng: AI chỉ nghiên cứu các mẫu và trải nghiệm. Ngay cả các mô hình AI tiên tiến cũng tạo ra các phản hồi có hại, vì các nhà phát triển thường sử dụng một lượng lớn thông tin chưa được lọc.

Để giảm thiểu sự không chính xác, hãy tiến hành kiểm tra nghiêm ngặt thay vì sàng lọc thủ công các bộ dữ liệu. Liên tục cung cấp các biến thể của các lời nhắc khác nhau cho các mô hình AI để khám phá ra lời nhắc nào kích hoạt các câu trả lời sai lệch.

Lời nhắc kiểm tra vô tận

Lời nhắc phức tạp hiếm khi hoạt động lần đầu tiên. Bạn sẽ nhận thấy tác động của những thay đổi dường như rất nhỏ khi bạn tạo các hướng dẫn chính xác, chi tiết hơn. Đừng để lỗi làm bạn nản lòng.

Thay vì bị ám ảnh bởi việc viết những lời nhắc hoàn hảo trong một lần, hãy thoải mái với thử nghiệm A/B. Kỹ thuật nhanh chóng đòi hỏi nhiều thử nghiệm và sai sót. Không ngừng chỉnh sửa các công thức cho đến khi bạn tìm thấy giọng điệu, cách diễn đạt và thuật ngữ phù hợp để truyền đạt hướng dẫn.

Nghiên cứu xu hướng ngành

Các kỹ sư kịp thời nên cập nhật các xu hướng hiện tại của ngành. Sự phát triển nhanh chóng của AI khiến việc chuyên môn hóa trở nên không thực tế. Các công nghệ mới có thể nhanh chóng chiếm lĩnh những công nghệ phổ biến, vì vậy đừng chỉ tập trung vào một mô hình AI.

Lấy sự cạnh tranh giữa các nền tảng AI khác nhau làm ví dụ. Trong khi ChatGPT tạo nên làn sóng với GPT-3.5, các công ty khác như Microsoft cũng phát triển các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ của riêng họ, chẳng hạn như Bing AI. Trong khi đó, OpenAI tiếp tục đổi mới và phát hành GPT-4, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến hơn.

Các kỹ sư nhanh chóng kiếm được bao nhiêu tiền?

Kỹ thuật nhanh chóng vẫn còn mới, nhưng các nhà tuyển dụng đã hiểu sự liên quan của nó. Bloomberg cho biết mức lương kỹ sư ngay lập tức trung bình dao động từ 175.000 đô la đến 335.000 đô la mỗi năm. Xem xét sự dễ dàng nhập cảnh, bạn có thể nghi ngờ ước tính này. Rốt cuộc, bất cứ ai cũng có thể nói chuyện với AI. Ngay cả những người không có nền tảng công nghệ cũng có thể viết lời nhắc AI hiệu quả.

Tuy nhiên, đừng nhầm lẫn cơ bản với kỹ thuật nhắc nâng cao. Kỹ thuật nhắc cơ bản liên quan đến các nhiệm vụ tiêu chuẩn, trong khi kỹ thuật nhắc nâng cao liên quan đến các quy trình và quy trình đào tạo phức tạp.

Lời nhắc nâng cao thường chứa hàng nghìn từ được chọn cẩn thận. Chỉ mắc một vài lỗi đánh máy hoặc chọn sai thuật ngữ có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả. Không nhiều người có kỹ năng hoặc bí quyết cho những công việc đòi hỏi khắt khe như vậy.

Tại sao Kỹ thuật nhanh chóng lại quan trọng?

Bắt đầu tham gia các khóa học kỹ thuật nhanh chóng. Các nhà lãnh đạo công nghệ toàn cầu liên tục tung ra các mẫu AI mới—biết cách sử dụng những cỗ máy này sẽ giúp bạn được tuyển dụng. Nó thậm chí có thể giúp bạn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực công nghệ mặc dù còn thiếu kinh nghiệm.

Công chúng cần lời nhắc làm sẵn

Mặc dù kỹ thuật nhanh chóng có một đường cong học tập dễ dàng, nhưng người dùng AI thông thường vẫn thấy nó tốn thời gian. Họ thích sử dụng lời nhắc được tạo sẵn. Thay vì tạo ra các công thức độc đáo, họ sẽ duyệt qua các chủ đề Reddit và kho lưu trữ GitHub để thảo luận về các lời nhắc của AI.

Các kỹ sư nhanh chóng có thể tối đa hóa nhu cầu này. Ngoài việc làm việc toàn thời gian cho các phòng thí nghiệm AI, hãy xây dựng lượng người theo dõi trực tuyến bằng cách chia sẻ lời nhắc hiệu quả cho các yêu cầu phổ biến.

AI không phải lúc nào cũng làm những gì bạn muốn

Người dùng thông thường có quan niệm sai lầm rằng AI có tri giác. Họ nghĩ rằng nó có khả năng xử lý để đọc giữa các dòng, vì vậy họ nhập các truy vấn không rõ ràng.

Thật không may, làm như vậy mang lại kết quả kém hơn. AI không thể tái tạo sự hiểu biết của con người. Nó chỉ đưa ra các phản hồi dựa trên bộ dữ liệu được đào tạo, mô hình ngôn ngữ và trải nghiệm người dùng.

Lời nhắc chất lượng Mang lại phản hồi chất lượng

Các kỹ sư sáng tạo có thể phát minh lại các lời nhắc đã có từ trước và tìm cách tăng cường độ chính xác. Luôn có chỗ để cải thiện. Ngay cả những yêu cầu đơn giản cũng trở nên tốt hơn với các động từ mạnh và hướng dẫn chi tiết. Hình ảnh dưới đây cho thấy câu trả lời của ChatGPT cho một câu hỏi ngắn.

Trong khi đó, bức ảnh này làm nổi bật tác động của việc sử dụng lời nhắc mô tả.

Nhu cầu về các kỹ sư nhanh chóng sẽ tăng lên

Đừng lo lắng về các công việc kỹ thuật nhanh chóng hạn chế. Bất chấp những tiến bộ gần đây, AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Các thương hiệu toàn cầu mới bắt đầu phát hành các công cụ hỗ trợ AI.

Khi ngày càng có nhiều công ty kết hợp các mô hình ngôn ngữ vào sản phẩm của họ, nhu cầu đối với các kỹ sư nhanh sẽ tăng đột biến. Trong thời gian chờ đợi, hãy tập trung vào việc cải thiện kỹ năng của bạn. Xây dựng kho lưu trữ và tệp PDF của các lời nhắc sáng tạo, độc đáo để hiển thị cho các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Bắt đầu sự nghiệp của bạn với tư cách là một kỹ sư nhanh chóng

Kỹ thuật nhanh chóng là một nghề nghiệp có nhu cầu cao, bổ ích, đòi hỏi kinh nghiệm viết mã tối thiểu. Nhiều người không phải là lập trình viên đạt được thành công trong ngành. Chỉ cần lưu ý rằng các rào cản gia nhập thấp sẽ tạo ra một thị trường việc làm cạnh tranh—mở rộng các lựa chọn của bạn bằng cách tạo lời nhắc cho các LLM khác nhau (các mô hình ngôn ngữ lớn).

Nhưng nếu bạn có kiến ​​thức chuyên sâu về các mô hình ngôn ngữ và máy học, hãy khám phá thêm các vị trí kỹ thuật. Đừng dừng lại chỉ với kỹ thuật nhanh chóng. Với kỹ năng của mình, bạn đã có thể xây dựng, đào tạo và phát triển các mô hình AI.