Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar? | İş dünyasında yapay zeka #42

Hızlı mühendislik, yapay zekayı, metin yazarlığını, mantıksal düşünmeyi ve yaratıcılığı birleştiren büyüleyici yeni bir alandır. Peki hızlı bir mühendis olmak için hangi becerilere ve araçlara ihtiyaç var? Bu gerçekten neredeyse tüm şirketlerde geçerli olacak bir pozisyon mu, yoksa daha çok büyüyen yapay zeka teknolojisiyle ilgili geçici bir ihtiyaç mı?

Hızlı mühendislik nedir ve e-iş için neden etkilidir?

İstem mühendisliği, yapay zeka modellerine yönelik istemlerin veya komutların oluşturulması ve optimizasyonuyla ilgili yeni bir alandır. Buradaki fikir, bir sorgu veya talimatın doğru formülasyonu yoluyla yapay zeka modelinden istenen, anlamlı ve kesin yanıtı almaktır.

Örneğin şunları yapabilirsiniz:

• Chatbot'tan reklam metni oluşturmasını isteyin,
• Yapay zekaya bir ofisteki çalışanları gösteren bir illüstrasyon oluşturma görevi verin,
• API aracılığıyla gönderilen müşteri verilerini analiz ederken modele gerçekleştirmesi gereken görevler konusunda rehberlik eder.

ChatGPT'nin yaratıcıları OpenAI, Eylül 2023'te görüntü oluşturmaya yönelik en son model olan DALL-E 3'ün piyasaya sürülmesiyle hızlı mühendisliğin gereksiz hale geldiğini duyurdu. Onlar yazarken:

"Modern metinden resme dönüştürme sistemleri, kelimeleri ve açıklamaları göz ardı etme eğilimindedir ve kullanıcıları hızlı mühendislik öğrenmeye zorlar. DALL-E 3, sağlanan metinle tam olarak eşleşen görseller oluşturma becerisine yönelik bir adımı temsil ediyor."

Open AI, ChatGPT'ye görüntüleri doğru şekilde tanımlamayı öğreterek bu alanda büyük ilerleme kaydetti. Sonuç olarak, bir sohbet penceresine yazılan basit bir istemi ayrıntılı bir açıklamaya dönüştürebilir ve ardından buna dayalı olarak harika bir görüntü oluşturabilir. Ancak böyle bir çözüm (yapay zekanın yapay zekayı yönlendirmesi) iş dünyasında hızlı mühendisliğin sonu anlamına mı geliyor? Eylül ayında teşhisin hâlâ erken olduğu görülüyor.

Open AI tarafından 6 Kasım 2023'te düzenlenen DevDay konferansı, hevesli hızlı mühendisler için bir doz umut ve şüphe daha ekledi. Diğer şeylerin yanı sıra, GPT'lerin yanı sıra özel uygulamalar içinde AI asistanları oluşturmaya yönelik bir sistem olan Assistants API'yi de sergiledi. ChatGPT tarafından gerçekleştirilecek bir rol oluşturma yeteneği.

Kaynak: OpenAI (https://openai.com/blog/introducing-gpts)

Şirketler için hassas istem mühendisliği büyük fırsatlar anlamına gelir. Bunun nedeni, yapay zeka modellerinin iş ve müşteri ihtiyaçlarını daha iyi anlamasına ve dolayısıyla soruyu soran kişinin beklentilerine göre uyarlanmış yanıtlar sağlamasına olanak sağlamasıdır. Hızlı mühendislik yalnızca tek cümlelik talimatlar değil, aynı zamanda iş çözümlerini açıklığa kavuşturmaya, yazılımı test etmeye veya karmaşık veri kümelerini analiz etmeye yardımcı olan genişletilmiş konuşmalardan da oluşur. ChatGPT'nin teknolojik gelişmişliğine rağmen ne Google Bard ne de Bing bu tür görevlerin basit bir komutla nasıl gerçekleştirileceğini çözemez.

Hızlı mühendisin görev ve sorumlulukları nelerdir?

Hızlı mühendis, şirketlerde hızlı mühendislik tekniklerinin uygulanmasında görev alan uzmanların yer aldığı yepyeni bir pozisyondur. Ana görevleri yapay zeka modellerine yönelik yönlendirmeleri tasarlamak, test etmek ve geliştirmektir.

Hızlı mühendisin çalışmasının eşit derecede önemli bir alanı da yapay zekanın yardımıyla performansı artırmak için şirketteki görevleri belirlemektir. Bunun nedeni, hızlı bir mühendisin işinin, diğer şeylerin yanı sıra, bireylerle veya ekiplerle yakın çalışmayı içermesidir:

• Teknik, iletişim ve pazarlama içeriği oluşturmak,
• ürünü geliştirmek ve iyileştirmek,
• İK, işe alım ve veri analiziyle ilgileniyorum.

Hızlı bir mühendis, tüm AI içerik oluşturma sürecinin kalitesini ve verimliliğini artırmak için sürekli çalışıyor. İşini etkili bir şekilde yapabilmek için, son zamanlarda baş döndürücü bir hızla değişen yapay zeka ve doğal dil işleme alanındaki en son trendlerin nabzını tutması gerekiyor.

İyi bir istem mühendisi, farklı istem çeşitleriyle deneyler yapar. Yapay zeka modellerinin yanıtlarını test edip analiz eder, şirket ve müşteri beklentilerini en iyi şekilde karşılayacak ayarlamalar yapar. Bu yaratıcı, analitik ve disiplinler arası bir çalışmadır.

Çeşitli endüstrilerde hızlı mühendislik uygulama örnekleri

Hızlı mühendislik uygulama olanakları çok geniştir ve işte bazı örnekler:

• müşteri hizmetleri – uygun şekilde tasarlanmış istemler, sanal asistanlara ve sohbet robotlarına uygun rolleri ve görevleri atamanıza olanak tanır; bu da yalnızca müşterilerin sorunlarını çözmekle kalmayıp aynı zamanda şirketin gerektirdiği tonu da koruyan bağlamsal yanıtlara dönüşür.
• pazarlama – doğru yönlendirmelere sahip dil ​​modelleri ilgi çekici reklam sloganları, sosyal medya gönderileri veya ürün açıklamaları oluşturabilir, ayrıca pazarlama stratejilerinin geliştirilmesine ve iyileştirilmesine yardımcı olabilir,
• eğitim – Verimli hızlı mühendislik yöntemleriyle yönlendirilen yapay zeka, her öğrencinin ihtiyaçlarına ve öğrenme stiline göre kişiselleştirilmiş öğrenme yolları tasarlayabilir ve en önemlisi, görevlerin doğru çözümüne yol açan mantığı açıklayabilir,
• Yazılım geliştirme ve test etme – kesin olarak formüle edilmiş istemler, daha büyük bütünlerin oluşturulup test edilmesine yardımcı olur ve yapay zeka araçlarının daha etkili çözümler önermesini sağlar,
• E-ticaret otomasyonu : Hızlı bir mühendis, AI modelinin mağazadaki tüm ürünler için spesifikasyonlara, resimlere ve incelemelere ve hatta Kara Cuma veya Noel ile ilgili olanlar gibi ek sezonluk yönergelere dayalı açıklamalar oluşturmasını sağlayacak yönergeler yazabilir.

Kaynak: DALL-E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania

Hızlı mühendislik genç girişimcilere ve serbest çalışanlara nasıl yardımcı olabilir?

Hızlı mühendislik aynı zamanda yeni kurulan işletmeler ve serbest çalışanlar için de bir fırsattır. İşletmenizi büyütmek için hızlı mühendisliği kullanmanın bazı yolları şunlardır:

• Tekliflerin oluşturulmasını kolaylaştırmak – uygun yönlendirmelere sahip dil ​​modelleri, işletmenin profilini belirli bir müşteri grubunun beklentileriyle birleştirerek tekliflerin yazılmasını destekleyebilir ve hatta hiper kişiselleştirme, yani tek bir kişiye hitap etme olanağı sunabilir,
• İş fikirleri üretmek – Yapay zeka, doğru yönlendirmelerle ürünler, hizmetler veya müşteri sorunlarına yönelik çözümler için yaratıcı konseptler önerebilir. Ayrıca pazarda bir niş bulmanıza da yardımcı olabilir.
• iş danışmanlığı – becerikli, hızlı mühendislikle, sorularınızı ve endişelerinizi yanıtlayarak işinizi geliştirmenize yardımcı olacak deneyimli bir mentorun karakterini yaratabilirsiniz,
• pazar analizi - istem mühendisi tarafından uygun şekilde tasarlanan istemler, yapay zeka modellerinin eğilimleri, rekabeti ve tüketici tercihlerini kapsamlı bir şekilde analiz etmesini sağlayacaktır.

Hızlı mühendisler tarafından kullanılan araçlar ve teknolojiler

Hızlı mühendislerin çalışmaları, gelişmiş teknolojilerin ve araçların kullanımına ve her şeyden önce bunları en iyi sonucu elde etmek için birleştirme becerisine dayanmaktadır. Bunlar şunları içerir:

• GPT-4, Llama 2, Claude 2 veya PaLM 2 gibi dil modelleri (LLM'ler) - hızlı mühendis, bunların operasyonları ve yeteneklerinin yanı sıra güçlü ve zayıf yönlerini de iyi bilmelidir,
• PyTorch veya TensorFlow kitaplıklarını kullanan Python gibi programlama dilleri, yapay zeka modellerinin değiştirilmesine ve öğretilmesine olanak tanır,
• AI modelleri için API'ler - örneğin, yapay zeka ile kolay etkileşimi ve mevcut araçlarla entegrasyonunu sağlayan OpenAI API'leri,
• Google Analytics ve Tableau gibi veri analizi ve istatistik araçları , yapay zeka modellerinin performansının test edilmesini ve optimize edilmesini destekler.

Serbest çalışma dünyasında gezinmek ve Upwork ve Fiverr gibi platformları verimli bir şekilde kullanmak da faydalı becerilerdir. Tam zamanlı bir bilgi istemi mühendisi pozisyonu hala nadir olduğundan, yönlendirme becerileri gerektiren görevleri ve ilginç projeleri bulmayı kolaylaştırırlar.

Hızlı bir mühendis olmak için hangi becerilere ihtiyaç vardır?

Hızlı bir mühendis olarak başarılı olmak için düşünceleri kesin bir şekilde formüle etme yeteneği çok önemlidir. Yapay zeka istemlerinin farklı varyasyonlarını tasarlarken ve test ederken gerekli olan analitik ve yaratıcı düşünceye sahip olmak da faydalıdır.

Doğal Dil İşleme (NLP) bilgisi ve mevcut yapay zeka modellerinin sürekli değişen ortamına ve bunların yeteneklerine yönelim de önemlidir.

Python programlama aynı zamanda birçok projede ve bunların hepsinde ekip çalışmasında da kullanışlı olacaktır. Sonuçta hızlı bir mühendis olarak çalışmak, işletme ve BT, pazarlama ve İK departmanlarıyla yakın işbirliği içinde çalışmak anlamına gelir. Sonuçta, doğru istemi yazmak, başkalarının ihtiyaçlarını geniş bir dil modeli (LLM) tarafından anlaşılabilecek bir dile çevirmek anlamına gelir. Meslek etiğinden de bahsetmeye değer. Yapay zekanın etkisinin ölçeğine göre, hızlı mühendis, yapay zeka teknolojisinin sorumlu ve etik kullanımını akılda tutmalıdır.

Hızlı mühendisliğin geleceği: meslek nasıl gelişecek?

Hızlı mühendisliğin geleceği hakkındaki görüşler oldukça bölünmüş durumda. Bazıları hızlı mühendislerin ilginç zorluklarla dolu bir gelecekle karşı karşıya olduğunu söylerken, diğerleri bunun bir veya iki yıl içinde sona erecek bir moda olduğunu söylüyor.

Hızlı mühendislik için parlak bir gelecek

Pek çok uzman, zorlu profesyonel profiline rağmen hızlı mühendisliğin yapay zeka endüstrisindeki en umut verici trendlerden biri olduğuna inanıyor. Şirketlerde dil modelleri yaygınlaştıkça bu alandaki uzmanlara olan talep de artmaya devam edecek. İş fırsatları hem tam zamanlı çalışan hem de serbest çalışan veya danışman olarak olacaktır. Yapay zekanın çılgın gelişimine ve ifadelerimizi ve niyetlerimizi anlama becerisine rağmen, hızlı mühendislik bu kadar çabuk ortadan kaybolmayacak ve birkaç nedenden dolayı önümüzdeki yıllarda ihtiyaç duyulacak:

1. Gereksinimleri yapay zekaya iletmek için hala istemler yazmanız gerekiyor. Yapay zeka zihinleri okuyamıyor ve onunla kelimeleri kullanarak iletişim kurmamız gerekiyor.
2. İnsanlar ihtiyaçları iletmede iyi değiller, bu yüzden bunu yönlendirmelerle etkili bir şekilde nasıl yapacaklarını öğrenmeleri gerekiyor.
3. Çoğu insan görene kadar tam olarak ne istediğini bilmiyor. Bu nedenle istemlerin sıklıkla iyileştirilmesi gerekir.
4. Yapay zekanın hesaba katması gereken çok fazla değişken var, bu yüzden insanların bunu istemde anlatması gerekiyor.
5. Bilgi istemi oluşturmak gereksinimlerin açıklığa kavuşturulmasına yardımcı olur ve başlı başına değerlidir.

Başka bir deyişle, hızlı mühendislik zamanla daha doğal hale gelecek, ancak ortadan kalkmayacak. Aksine, insanların sezgisel olarak ustalaşacağı bir beceri olacaktır.

Hızlı mühendisliğin geleceğine yönelik tehditler

Öte yandan, hızlı mühendisliğe olan güçlü ilgiye rağmen popülaritesinin çeşitli nedenlerden dolayı kısa ömürlü olabileceği iddiaları da var. Birincisi, gelecek nesil yapay zeka sistemleri doğal dili giderek daha fazla anlayacak ve bu da hassas şekilde tasarlanmış istemleri daha az gerekli hale getirecek. İkincisi, GPT-4 gibi yeni dil modelleri zaten kendi istemlerini formüle etme konusunda iyi bir performans sergiliyor ve bu da hızlı mühendisliği potansiyel olarak gereksiz hale getiriyor. Üçüncüsü, istemlerin etkinliği belirli yapay zeka algoritmasına bağlıdır ve bu da onları farklı yapay zeka modelleri ve versiyonları arasında sınırlı faydaya sahip kılar.

Üretken yapay zekanın potansiyelini gerçekleştirmeye yönelik en çok yönlü ve kalıcı beceri, problem formülasyonudur (tanımlama, analiz etme ve belirtme yeteneği). Bir konunun özünü teşhis etmeyi, karmaşık sorunları ayrıştırmayı, bakış açılarını değiştirmeyi ve kısıtlamaları tasarlamayı içerir. Bu becerileri uygulamak, yapay zeka ile daha iyi iletişim kurmanıza ve onu belirli zorlukları çözme konusunda yönlendirmenize yardımcı olacaktır. İster daha fazla hızlı mühendislik olsun, ister sadece yapay zeka ile iletişim kurma yeteneği olsun.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?