Ingineria promptă părea a fi cea mai tare meserie din domeniul tehnologic, pe fondul boom-ului AI generativ.
Inginerii de prompturi scriu texte care pot produce cele mai bune rezultate din instrumente precum ChatGPT.
Cercetătorii descoperă că inteligența artificială poate fi antrenată să facă și această muncă.
Inginerii care se ocupă cu elaborarea de instrucțiuni scriu date de intrare, adesea un bloc de text, care pot produce un rezultat dorit cu ajutorul unor instrumente de inteligență artificială generativă precum ChatGPT. Și, pentru o scurtă clipă, părea a fi următorul job tehnologic la modă în mijlocul boom-ului actual al chatboturilor AI, scrie Business Insider.
Unele companii ofereau salarii de șase cifre pentru acest job, stârnind îngrijorarea că acesta ar putea chiar să înlocuiască râvnitul rol de inginer software.
Dar se pare că AI ar putea fi capabilă să se ocupe și de inginerie promptă. Cercetătorii de la VMware, o companie de cloud computing cu sediul în Palo Alto, au descoperit că modelele lingvistice mari (LLM) sunt mai mult decât capabile să scrie și să își „optimizeze propriile prompts”.
În lucrarea lor, „The Unreasonable Effectiveness of Eccentric Automatic Prompts” (Eficacitatea nerezonabilă a prompturilor automate excentrice), Rick Battle și Teja Gollapudi și-au propus să cuantifice impactul prompturilor de „gândire pozitivă”, care este aproape exact ceea ce sună.
Cercetătorii scriu că experiența a arătat că, potrivit cercetătorilor, prompturile scrise cu pozitivitate sau optimism pot produce uneori rezultate de mai bună calitate din partea instrumentelor de inteligență artificială generativă. De exemplu, în loc de a scrie pur și simplu o comandă pentru LLM, un prompt de gândire pozitivă ar putea include mesaje precum „Va fi distractiv!” sau „Respiră adânc și gândește-te cu atenție”.
Cu toate acestea, cercetătorii au descoperit că ceea ce este mai eficient și mai puțin consumator de timp este să ceară pur și simplu unui LLM să optimizeze el însuși îndemnurile, ceea ce studiul numește „îndemnuri generate automat”.
„Îmbunătățirea performanței, atunci când se ajustează manual promptul, este laborioasă și prohibitivă din punct de vedere computațional atunci când se folosesc procese științifice pentru a evalua fiecare schimbare”, au scris cercetătorii, adăugând că „este de netăgăduit faptul că prompturile generate automat au performanțe mai bune și se generalizează mai bine decât prompturile de „gândire pozitivă” ajustate manual”.
Documentul a indicat, de asemenea, un alt studiu condus de un cercetător al Google DeepMind, Chengrun Yang, care a constatat în mod similar că un LLM poate „să depășească prompturile concepute de oameni”.
Citește și