Инженер запросов для ИИ: обзор профессии

С каждым годом технологии искусственного интеллекта все активнее применяются в разных областях и сферах деятельности человека. Бурное развитие и распространение таких инноваций обусловило появление новых профессий и целых индустрий, связанных со взаимодействием с ИИ алгоритмами. Одна из самых известных среди них – инженер запросов для ИИ. Сегодня она вызывает интерес у широкой аудитории, привлекая внимание своими необычными рабочими обязанностями и высокой зарплатой. Учитывая высокую актуальность этой темы, мы посвятили ей нашу статью. Вы узнаете, чем занимается инженер запросов для ИИ и почему эта профессия сейчас столь востребована. Также мы расскажем о требуемых для нее навыках и уровне подготовки, возможностях для карьерного роста и перспективах в будущем.

Инженер запросов для ИИ (prompt-инженер) – специалист, занимающийся разработкой, редактированием и оптимизацией текстовых подсказок для алгоритмов искусственного интеллекта. Как известно, большинство современных нейросетей управляются специальными текстовыми командами, которые называются запросами или подсказками. Чем точнее окажется отправленная ИИ подсказка, тем более качественным и релевантным будет результат. И наоборот, неточные и расплывчатые формулировки помешают алгоритмам понять суть запроса и дать оптимальный ответ.

Создание подсказок для искусственного интеллекта требует глубокой подготовки и понимания принципов работы ИИ. Было бы наивно полагать, что такое занятие лишь немного сложнее составления поисковых запросов. На самом деле это кропотливая и ответственная работа, так как нейросети сейчас находятся на начальном этапе своего развития, поэтому их возможности еще далеки от идеала. Учитывая это, конструкторам подсказок приходится придумывать и тестировать множество вариантов запросов для получения желаемого результата.

Появление профессии инженера ИИ-запросов было обусловлено разработкой компанией OpenAI языковых моделей GPT-2 и GPT-3, которые тренировались на больших объемах текстовой информации с применением методов глубокого обучения. В 2021 году разработчики провели точную настройку генеративной нейросети, что позволило ей эффективно выполнять 12 задач в области обработки естественного языка (NLP), используя 62 набора данных. Эта версия показала высокую производительность при решении новых задач и превзошла те модели, которые были обучены выполнять всего одну задачу без предварительной подготовки. По состоянию на 2022 год в репозитории находилось более 2000 общедоступных подсказок примерно для 170 наборов данных.

С выходом чат-бота ChatGPT, созданного на базе обновленной версии языковой модели GPT 3.5, перед инженерией запросов открылись еще более широкие перспективы. При разработке новой модели использовалось несколько методов обучения: с учителем и с подкреплением. Это значит, что при тренировке бота с ним взаимодействовали особые специалисты-тренеры, которые отыгрывали разные модели общения между ИИ и пользователем и корректировали его ответы при помощи ряда последовательных запросов. Языковая модель постоянно самообучалась и переучивалась, следуя постоянно обновляемым подсказкам. Также тренеры оценивали ее ответы, используя их для создания моделей вознаграждения.

В 2022 году появились новые модели ИИ, разработанные с использованием технологии машинного обучения (ML), – Midjourney, Stable Diffusion и DALL-E 2. От предшественников их отличало умение создавать изображения по текстовым подсказкам. Вместе с их запуском в общий доступ возникла необходимость в создании запросов нового типа, связанных с преобразованием текста в картинку. В 2023 году компания Meta выпустила модель ИИ Segment Anything, построенную на технологии компьютерного зрения. Разработчики наделили ее способностью сегментировать изображение посредством подсказок. Новинка поддерживает 3 типа запросов: точки исключения и включения, рамки-ограничители, маски. Разумеется, на этом развитие сферы инженерии подсказок, как и искусственного интеллекта, не заканчивается. Наоборот – все самое интересное только начинается. 

Инженерия запросов для ИИ – это не только способ управления сервисами с поддержкой искусственного интеллекта, но также инструмент для проектирования больших языковых моделей (LLM), который позволяет обучать их на основе конкретных запросов для получения необходимых данных на выходе. Она сочетает в себе элементы логики, программирования и требует определенного уровня креативности, а в некоторых случаях – использования специальных модификаторов.

Поскольку ИИ сегодня применяется во множестве отраслей, инженерия подсказок охватит те же сферы. Приведем несколько примеров:

Теперь, когда вы уже знаете, кто такой инженер запросов для ИИ, рассмотрим, почему эта профессия сейчас столь востребована и где именно она нужна. Область применения инженерии подсказок довольно обширна: ее используют как разработчики, так и пользователи генеративных нейросетей. Кстати, этой универсальностью, в частности, обусловлена высокая популярность работы инженера запросов для ИИ.

С помощью такого специалиста команды разработчиков могут дорабатывать и оптимизировать функционал созданных ими алгоритмов ИИ, а также устранять выявленные недостатки. Не менее востребовано это направление в создании специализированных нейросетей для отраслевых компаний или иных заказчиков. В этом случае инженерия запросов для GPT3 или другой языковой модели помогает настроить ИИ на выполнение определенных корпоративных задач для самой компании или ее клиентов. К примеру, юридическая фирма может использовать нейросеть для автоматической разработки контрактов с необходимыми данными под конкретный запрос. Для выполнения этой задачи надо соответствующим образом обучить ИИ, чтобы предоставляемый им результат соответствовал требованиям юристов. Инженер подсказок тренирует языковые модели для взаимодействия с клиентами разных компаний, помогая им быстрее и точнее извлекать нужную информацию из базы знаний.

Кроме того, разработчики могут задействовать инженерию запросов для объединения примеров существующего кода и описания решаемых ими проблем. Правильно подобранная подсказка позволит интерпретировать назначение и функции имеющегося кода, чтобы понять принцип его работы и возможности для улучшения. В случае с text-to-image нейросетями инженерия запросов помогает точнее настроить характеристики сгенерированных изображений. Грамотно составив подсказки, можно попросить модель ИИ создавать графику с определенными параметрами разрешения, стиля, перспективы, соотношения сторон и так далее.

Учитывая популярность и востребованность профессии, вопрос, как стать инженером подсказок для ИИ, сегодня ожидаемо распространенный. Постараемся дать на него исчерпывающий ответ. Прежде всего, для этого нужно обладать определенным уровнем подготовки. Список требуемых умений пока не слишком велик. Однако стоит учесть, что профессия появилась совсем недавно и активно развивается, поэтому со временем объем требований может заметно возрасти.

Для успешной работы инженером запросов для ИИ вам потребуются следующие навыки:

Что касается soft skills, для инженера запросов актуальны аналитическое мышление и навыки быстрого определения оптимального способа решения проблем. Кроме того, очень важно обладать умением эффективно коммуницировать и сотрудничать с другими специалистами в рамках межфункциональных команд.

Учитывая молодость профессии, работодатели редко требуют от соискателей специальных сертификатов или дипломов для подтверждения их квалификации. Достаточно будет документов о полученном образовании в сфере компьютерных наук, инженерии или другой смежной области.

Теперь, когда вы узнали, что такое инженерия запросов для ИИ и какие навыки нужны для освоения этого направления, было бы неплохо получить понимание востребованности этой профессии на современном рынке труда. Технологии искусственного интеллекта активно внедряются в различные отрасли и индустрии, а вместе с ними неуклонно растет и потребность работодателей в конструкторах запросов для ИИ. Несмотря на то, что этот род занятий появился совсем недавно и находится на ранней стадии развития, уже сейчас можно отметить его перспективность. Эта специальность обеспечит быстрый профессиональный и карьерный рост тем, кто имеет творческий склад ума, разбирается в программировании и нейросетях.

Уже сегодня инженеры подсказок могут предлагать свои услуги во множестве сфер, а со временем их востребованность будет неуклонно расти. Например, новостные агентства и другие виды СМИ активно нанимают таких специалистов для внедрения и обслуживания моделей искусственного интеллекта. Не секрет, что уже в ближайшем будущем нейросети с высокой долей вероятности заменят журналистов и других авторов-текстовиков. Поэтому навыки конструктора запросов будут востребованы для настройки их алгоритмов и управления ими.

Среди других перспективных для трудоустройства направлений можно отметить:

Один из ключевых признаков востребованности профессии – уровень заработной платы ее специалистов. По данным агентства Bloomberg, среднегодовая зарплата инженера запросов для ИИ в США находится в диапазоне от $175 000 до $335 000. На ее размер влияют опыт, местоположение компании и отрасль, к которой относится ее вид деятельности. Начинающие специалисты могут рассчитывать на доход в размере от $70 000 до $90 000 в год. Более опытным сотрудникам со стажем готовы платить свыше $120 000 в год.

Еще выше труд конструкторов запросов оценивают топовые поставщики нейросетей. К примеру, компания Antropic опубликовала вакансию инженера и библиотекаря ИИ запросов с базовой годовой зарплатой от $250 000 до $335 000. Знаменитая компания OpenAI, разработчик чат-бота ChatGPT, нанимает сотни инженеров для развития и совершенствования своей платформы и платит им по $370 000 в год.

Инженерия подсказок для ChatGPT и других коммерческих сервисов на базе ИИ, а также профессия конструктора запросов – очень молодые и динамично развивающиеся направления, поэтому предсказать их будущее непросто. Что касается ключевых трендов, можно предположить, что сценарий развития этой индустрии будет таким же, как и у всей IT-отрасли. Таким образом, приоритетными тенденциями для нее в скором времени, вероятно, станут диверсификация, специализация и стандартизация.

Версии нейросетей быстро обновляются. Например, недавно появившуюся GPT 3.5 стремительно сменила усовершенствованная новыми возможностями GPT 4. Конкуренты OpenAI тоже не стоят на месте, выпуская собственных чат-ботов. В ближайшие годы рынок умных чат-ботов будет стабильно расширяться, появятся иные языковые модели и платформы с поддержкой искусственного интеллекта. Следовательно, у конструкторов подсказок появится большой объем работы по обучению нейросетей и их внедрению в те или иные продукты.

Apix-Drive — универсальный инструмент, который быстро упорядочит любой рабочий процесс, освободив вас от рутины и возможных денежных потерь. Опробуйте ApiX-Drive в действии и убедитесь, насколько он полезен лично для вас. А пока настраиваете связи между системами, подумайте, куда инвестируете свободное время, ведь теперь его у вас будет гораздо больше.