「2023年にPrompt Engineeringを使用するであろう5つの仕事」

2023年にPrompt Engineeringを使用する5つの仕事

OpenAIのChatGPTが登場し、大規模な言語モデルが一般のイメージに浸透したことで、これらのAIモデルを十分に活用できる能力はますます求められるスキルとなっています。そのため、企業はAIのフルポテンシャルを引き出すために、プロンプトエンジニアリングが必須であることに気付いています。そこで、今後の仕事において、どのような仕事がコアのスキルセットとしてプロンプトエンジニアリングを使用するのかを考えてみましょう。

この新興のスキルを使用するいくつかの仕事と、それがあなたの分野の未来にどのような意味を持つかを見てみましょう。

AIプロンプトエンジニア

AIプロンプトエンジニアは、AIとNLPの最前線で活躍する専門家です。この役割は、人間の意図と機械の理解の橋渡しとなり、AIシステムとの相互作用を形成します。AIプロンプトエンジニアは、ユーザーがAIモデルに入力するプロンプトやクエリを作成・改善する責任を持っています。彼らは言語の微妙なニュアンス、文脈、およびドメイン固有の語彙の深い理解を持っています。

言語学とデータサイエンスの両方の専門知識を持ち、彼らはAIモデルから正確で関連性の高い応答を抽出するためのプロンプトを設計し、生成されるコンテンツがユーザーの期待と産業基準に一致するようにします。これは最も新しい仕事のタイトルの1つですが、AIプロンプトエンジニアがますます重要な役割を果たすことが明らかになっています。AIモデルがより洗練され、多目的になるにつれて、特定のコンテキストに即した対話の需要が高まります。彼らはさまざまな産業やアプリケーションに対してこれらのモデルを微調整し、最適化する重要な役割も果たします。

自然言語処理エンジニア

プロンプトエンジニアリングに特化した自然言語処理エンジニアは、AIのコミュニケーションにおける言語のアーキテクトです。彼らの専門知識は、GPT-4などのAIモデルが正確で文脈に即した出力を生成するための入力指示を作成する能力にあります。プロンプトエンジニアリングに特化したNLPエンジニアは、しばしばドメインの専門家と密接に協力し、洞察を抽出し、意思決定をサポートし、責任あるAIの相互作用を確保するためのプロンプトを作成します。

NLPエンジニアがAIチームの一員として特異な存在であるのは、プロンプト戦略の微調整、バイアスの削減、人間とAIの対話の推進において重要な役割を果たすことです。彼らはプロンプトの開発を効率化し、産業全体でユーザーに対するAIの応答を形成します。NLPの統合が拡大するにつれて、これらの専門家は対話をよりシームレスで効果的かつ洞察に富んだものにするために重要な役割を果たします。これは人間とAIのコミュニケーションの未来を導くものです。

機械学習エンジニア

プロンプトエンジニアリングに特化した機械学習エンジニアは、効果的なAIコミュニケーションの触媒となります。彼らは、GPT-4や他のLLMなどのAIモデルが特定のタスクに特化した正確で関連性の高い出力を生成するための入力プロンプトを設計することに優れています。ドメインの専門家と協力して、洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定と責任あるAIの相互作用を可能にするプロンプトを作成します。しばしば、彼らはプロンプトエンジニアやNLPエンジニアと協力して、プロンプト戦略と期待値を洗練させます。

産業がAIのパワーを十分に活用する方法を学び始めるにつれて、より多くの機械学習エンジニアがプロンプト戦略をさらに洗練し、バイアスを抑制し、人間とAIの対話を進めるために密接に協力することが予想されます。これらのチームは産業全体にわたってAIの応答を形成するためにプロンプトの開発を最適化するだけでなく、LLMのパワーを駆使してAIの統合が適切な軌道をたどることを確認するためにアルゴリズムとも協力します。また、人間とAIのエンゲージメントが適切な倫理基準を保持するようにします。

データサイエンティスト

データサイエンティストがプロンプトエンジニアリングをツールキットに組み込むことができれば、効果的なAIコミュニケーターとなることができます。彼らは、GPT-4や他のドメイン固有のLLMなどのAIモデルが正確で関連性の高い出力を生成するための入力プロンプトを設計することに優れています。しばしば、これはステークホルダーに対してより大きなデータインサイトを提供し、ワークフローを最適化し、以前は不可能だったデータの抽出方法を提供することで実現されます。

プロダクトマネージャー

プロンプトエンジニアリングに特化したプロダクトマネージャーは、AIの専門家やステークホルダーと協力して、GPT-4などのAIモデルが正確で文脈に即した応答を生成するための入力プロンプトを設計することになります。例えば、これはeコマースの領域で製品マネージャーが、A/Bテストのためのパーソナライズされた製品推薦を求めるためのプロンプトを作成することを含むことができます。これは他の産業固有のユースケースや要件にも適用できます。例えば、医療の分野では、プロンプトが製品に関連するより大きな診断的な洞察を生成するのに役立つことがあります。

明らかに、AIはほぼすべての産業や垂直分野にわたって拡大し続け、迅速なエンジニアリングを活用できるプロダクトマネージャーは、AIの統合と新しい要素であるプロンプトエンジニアとの連携において先駆者となるでしょう。もちろん、目標はAIとAIパワードの機能を使用して、全体的な製品ビジョンのシームレスな整合性を確保することです。

結論

導入されたばかりの新しい技術と同様に、AIも新しい仕事であるプロンプトエンジニアを生み出し、それに伴い、複数の既存の仕事がプロンプトエンジニアリングを活用して生産性を向上させることになるでしょう。使用ケースは大きく異なるかもしれませんが、共通しているのは、適切なプロンプトエンジニアリングスキルを持つことで、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、プロダクトマネージャーなどがAIの力を引き出し、過去に存在しなかった新たな可能性を開くことができるということです。

さあ、もしもあなたがプロンプトエンジニアリングのスキルをさらに向上させたい、または基礎を学びたいのであれば、ODSC West 2023を見逃すことはありません。ODSC Westでは、Large Language Modelsを専門に扱う複数のトラックを体験することができます。NLPとLLMsに特化したトラックが完全に用意されており、この高速な分野に焦点を当てたトーク、セッション、イベントなどを楽しむことができます。

確定セッションには以下が含まれます:

  • 特徴ストアを使用したLLMsのパーソナライズ
  • 大規模モデルのランドスケープの理解
  • LlamaIndexを使用してデータ上のLLMパワードの知識労働者を構築する
  • data2vecを使用した汎用かつ効率的な自己教師あり学習
  • 説明可能で言語に依存しないLLMsへのアプローチ
  • SlackメッセージでのLLMsの微調整
  • デモやプロトタイプを超えて:オープンソースLLMsを使用した本番用アプリケーションの構築方法
  • LangChainを使用したビジネスプロセスの自動化
  • 大規模言語モデルの接続 – よくある問題と課題

何を待っているんですか?今日パスを手に入れましょう!

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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