8 आवश्यक कौशल इच्छुक शीघ्र इंजीनियरों के पास होना चाहिए

एआई से बात करना नौसिखियों की अपेक्षा पेचीदा है। लेखन के लिए जटिल, बहु-चरणीय कार्यों के लिए अच्छे संचार कौशल और भाषा मॉडल की ठोस समझ की आवश्यकता होती है। AI केवल प्रदान किए गए इनपुट पर निर्भर करता है। यदि आप इसे अस्पष्ट, अस्पष्ट दिशाएँ खिलाते हैं तो यह इष्टतम आउटपुट उत्पन्न नहीं करेगा।

स्पष्ट, सटीक संकेत लिखना सीखें। यहां आठ हार्ड और सॉफ्ट स्किल्स हैं, जो इंजीनियरों को अपस्किलिंग करते समय ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

1. महत्वपूर्ण सोच

एआई सिस्टम इनपुट का त्वरित विश्लेषण कर सकता है। उन्हें बड़ी मात्रा में डेटा में छिपे पैटर्न, थीम और विसंगतियों का पता लगाने के लिए केवल मिनटों की आवश्यकता होती है। इस बीच, समान आंकड़ों को मैन्युअल रूप से छानने में कई दिन लग सकते हैं।

उनकी गति के बावजूद, आपको विश्लेषण और मूल्यांकन के लिए एआई उपकरणों पर पूरी तरह निर्भर नहीं होना चाहिए। उनकी रिपोर्ट उनके डेटासेट तक ही सीमित हैं। एआई जिस पर प्रशिक्षित किया गया है, उसके आधार पर आउटपुट प्रदान करता है- यह मनुष्यों की तरह समस्याओं का विश्लेषण और निरीक्षण नहीं करता है। अपरिष्कृत डेटा डालने से त्रुटियां हो सकती हैं।

इष्टतम परिणाम प्राप्त करने के लिए, अपने उपकरणों को सटीक, विस्तृत संकेत दें। आरंभ से ही संभावित बाधाओं को हल करने के लिए अपने महत्वपूर्ण कौशल का उपयोग करें। त्रुटि के लिए कोई जगह न छोड़ें—AI केवल अंकित मूल्य पर इनपुट लेता है।

2. numeracy

उन्नत भाषा मॉडल का उपयोग करने वाले सिस्टम को गणितीय सूत्रों सहित विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया था। वे बुनियादी से मध्यवर्ती अंकगणितीय समीकरणों को मिनटों में हल कर देते हैं।

नीचे दिए गए इस उदाहरण में दिखाया गया है कि चैटजीपीटी एक मध्यवर्ती स्तर के बीजगणित प्रश्न का सही उत्तर दे रहा है।

जबकि एआई उपकरण जटिल समीकरणों को भी हल करते हैं, उदाहरण के लिए, सांख्यिकी, कैलकुलस या भौतिकी, वे हमेशा सटीक नहीं होते हैं। एआई केवल उन्हीं सूत्रों को चलाता है जिन्हें वह समझता है। यदि प्लेटफ़ॉर्म गलत समीकरण का उपयोग करता है या संख्यात्मक पैटर्न को गलत तरीके से पढ़ता है तो त्रुटियाँ उत्पन्न हो सकती हैं।

यह उदाहरण दिखाता है कि ChatGPT एक साधारण सांख्यिकी समस्या का गलत उत्तर दे रहा है। उत्तर 50 प्रतिशत होना चाहिए।

एआई की अशुद्धियों की भरपाई करने के लिए, शीघ्र इंजीनियरों के पास उत्कृष्ट संख्यात्मकता होनी चाहिए। गणितीय त्रुटियों का स्वयं पता लगाएं। यदि आप उन्हें संकेतों में अधिक संदर्भ प्रदान करते हैं तो अधिकांश एआई उपकरण उनकी सटीकता में सुधार करते हैं। आपके निर्देशों को सही सूत्र या पैटर्न का संकेत देना चाहिए।

3. अच्छा संचार

भाषा मॉडल अंग्रेजी-आधारित सिंटैक्स का उपयोग करते हैं। तो चाहे आप उपयोगकर्ता-जनित इनपुट या पूर्वनिर्धारित निर्देशों को तैयार कर रहे हों, अच्छा संचार कौशल आपको संदेश देने में मदद करेगा। सरल कार्यों को निष्पादित करना आसान होता है। आप सामान्य ज्ञान के प्रश्न और वन-स्टेप कमांड एकमुश्त पूछ सकते हैं। बस उन्हें अपने संकेत में इंगित करें।

इसके विपरीत, जटिल, बहु-चरणीय परियोजनाओं के लिए अधिक विस्तृत निर्देशों की आवश्यकता होती है। सटीकता और सटीकता को बढ़ावा देने के लिए आपको अपने आदेशों को चरण दर चरण स्पष्ट रूप से स्पष्ट करना चाहिए। अस्पष्ट एआई को भ्रमित करने का संकेत देता है।

यदि एआई आपकी गलत व्याख्या करता है, तो अपनी शब्द पसंद और वाक्यांश बदलने का प्रयास करें। कमजोर क्रियाओं को बदलकर, निर्देशों को तोड़कर, पैटर्न की भविष्यवाणी करके और ट्रिगर वाक्यांशों को सेट करके अस्पष्टता को कम करें।

इस संकेत को एक उदाहरण के रूप में लें। यह स्पष्ट रूप से आदेशों को रेखांकित करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि ChatGPT अपेक्षित आउटपुट प्रदान करता है, भले ही इसे प्रतिबंधों को बायपास करना पड़े।

4. विस्तार पर ध्यान

शीघ्र इंजीनियरों को विस्तार के लिए गहरी नजर की जरूरत है। टंकण और चूक की अनदेखी सटीकता से समझौता करती है, खासकर बहु-चरणीय परियोजनाओं को निष्पादित करते समय। जब तक आप उन्हें हल नहीं करेंगे तब तक आपको सबपर आउटपुट मिलते रहेंगे।

जबकि सूक्ष्मता एक अंतर्निहित, अमूर्त विशेषता है, फिर भी वयस्क इसे विकसित कर सकते हैं। इसके कई तरीके हैं ऑनलाइन सॉफ्ट स्किल्स का अभ्यास करें. शीघ्र इंजीनियरिंग के लिए, 100 शब्दों के तहत संक्षिप्त संकेतों को संपादित करके शुरू करें- सही टाइपिंग, अस्पष्ट शब्द और अस्पष्ट वाक्यांश।

जैसे-जैसे आपके कौशल में सुधार होता है, वैसे-वैसे अधिक जटिल संकेतों पर काम करें। विश्लेषणों को सुव्यवस्थित करने के लिए, अपने संशोधनों और उनके उत्पन्न आउटपुट को आरेखों में बदलें। अन्यथा आप संयोजनों का ट्रैक खो देंगे।

साथ ही, ध्यान दें कि भाषा मॉडल संकेतों के लिए अलग तरह से प्रतिक्रिया करते हैं। यदि आप एक जटिल कार्य के लिए कई प्लेटफार्मों को एकीकृत करने की योजना बना रहे हैं, तो आपको विशिष्ट निर्देशों को फिर से लिखना पड़ सकता है। अपने टूल के डेटासेट, सीमाओं और क्षमताओं पर विचार करें।

5. बहुमुखी प्रतिभा

एआई पिछले कुछ वर्षों में काफी विकसित हुआ है। Google, Microsoft और OpenAI जैसे वैश्विक तकनीकी नेताओं ने पहले ही अपने भाषा मॉडल जारी कर दिए हैं, और वे अभी भी नई भाषा मॉडल परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं। आप उम्मीद कर सकते हैं कि जल्द ही और अधिक एआई उपकरण बाजार में आएंगे।

हालांकि रोमांचक और अभिनव, कुछ लोगों को एआई का तेज-तर्रार विकास भारी पड़ सकता है। यहां तक ​​की एलोन मस्क ने एआई के विकास पर विराम लगाने का आह्वान किया है. हाल ही में पेश किए गए प्लेटफॉर्म अच्छा प्रदर्शन करने के कुछ ही हफ्तों के बाद अधिक लोकप्रिय प्रतिस्पर्धियों से आगे निकल गए।

शीघ्र इंजीनियरों के लिए, सबसे अच्छा तरीका कई प्लेटफार्मों का अध्ययन करना है। नए एआई उपकरणों के साथ बने रहने के अलावा, जानें कि उनके भाषा मॉडल के लिए संकेत कैसे लिखें। एक मंच पर ध्यान केंद्रित न करें—कोई भी एआई उत्पाद अप्रचलित हो सकता है।

6. टीम वर्क

तकनीकी कौशल को निखारने के अलावा, शीघ्र इच्छुक इंजीनियरों को टीम प्लेयर बनना भी सीखना चाहिए। एआई विकास एक व्यक्ति का काम नहीं है। अधिकांश परियोजनाओं में आपको प्रोग्रामर, एआई प्रशिक्षकों और यूएक्स डिजाइनरों जैसे अन्य विशेषज्ञों के साथ सहयोग करने की आवश्यकता होगी।

एआई के विभिन्न क्षेत्रों से खुद को परिचित कराएं। अपने साथियों के कार्यों और भूमिकाओं को जानने से आप बेहतर सहायता प्रदान कर सकते हैं। उनके लक्ष्यों को पूरा करने में उनकी मदद करें। एक सुव्यवस्थित प्रणाली बनाएं जिसमें वे आपके संकेतों की समीक्षा करें और सुधारों का सुझाव दें।

लेकिन ईमेल को आगे-पीछे भेजने के बजाय, उपयोग करने पर विचार करें परियोजना प्रबंधन उपकरण. वे आपको एक प्लेटफॉर्म में संकेतों को ट्रैक करने, असाइन करने और संपादित करने देते हैं। संशोधन अग्रेषित करने और तृतीय पक्षों को कार्बन प्रतियां भेजने की तुलना में यह अधिक संगठित दृष्टिकोण है।

7. कोडिंग और प्रोग्रामिंग

कुशल इंजीनियरों को कम से कम बुनियादी कोडिंग सीखनी चाहिए। जानने एआई डेवलपर्स द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषाएं अधिक प्रभावी, सटीक संकेत लिखने में आपकी सहायता करेगा। सुनिश्चित करें कि आपके निर्देश प्रत्येक मॉडल की अद्वितीय क्षमताओं के अनुरूप हों।

साथ ही, का प्रयोग करें एआई प्लेग्राउंड खोलें एलएलएम के साथ प्रोग्रामिंग भाषाओं के अनुप्रयोग का पता लगाने के लिए। यह आपको विभिन्न GPT-3 मॉडलों का परीक्षण करने देता है। यदि आप समझते हैं कि एआई इनपुट को कैसे संसाधित करता है, तो आप अधिक कुशलता से संकेतों की संरचना कर सकते हैं।

8. ए/बी परीक्षण

कई कारक शीघ्र सटीकता को प्रभावित करते हैं। अपने लहज़े, भाषा, मुहावरों और डेटा की संगति को बदलने से अलग-अलग आउटपुट ट्रिगर होते हैं। दुर्भाग्य से, जब तक आप सही फ़ार्मुलों का उपयोग नहीं करते, AI आपके द्वारा निर्देशित कार्यों को निष्पादित नहीं करेगा।

इस बातचीत को एक उदाहरण के रूप में लें। ChatGPT ने हमारे सरल अनुरोध को अस्वीकार कर दिया क्योंकि इसने इसके उपयोग की शर्तों का उल्लंघन किया।

संकेत बदलने के बाद, हमें अपनी वांछित प्रतिक्रिया मिली। चैटजीपीटी ने इसके प्रतिबंधों को नजरअंदाज किया और हमारे अनुरोधों को प्राथमिकता दी- भले ही ऐसा करना ओपनएआई की नीतियों का उल्लंघन करता हो।

यह उदाहरण दिखाता है कि संक्षिप्त संकेतों के लिए मामूली बदलाव क्या करते हैं। सरल परिवर्तन शीघ्रता से किए जा सकते हैं। हालाँकि, यदि आपको हजारों शब्दों में फैले जटिल संकेतों को संशोधित करने की आवश्यकता है, तो A/B परीक्षण पर अधिक समय देने की अपेक्षा करें। देखें कि कौन से चर आउटपुट सटीकता को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं।

अपने सभी परिणामों पर नज़र रखें। A/B परीक्षण में अधिक समय और संसाधन लगते हैं—जब संभव हो तो तुलना परीक्षणों को दोहराने से बचें।

प्रोफ़ेशनल प्रोम्प्ट इंजीनियर के कौशल सेट का निर्माण करें

उपरोक्त कौशल आपको बहु-चरणीय परियोजनाओं के लिए अधिक विस्तृत, सटीक निर्देश तैयार करने में मदद करेंगे। चैटजीपीटी से कोई भी सामान्य प्रश्नों का उत्तर दे सकता है। लेकिन कंडीशनिंग भाषा मॉडल विशिष्ट आउटपुट का उत्पादन करने और पैटर्न को पहचानने के लिए सटीकता की आवश्यकता होती है।

बस ध्यान दें कि त्वरित इंजीनियरिंग अपस्किलिंग से परे है। एक बार आपके पास आवश्यक कौशल हो जाने के बाद, नौकरी के उद्घाटन की तलाश शुरू करें, उचित दरों पर शोध करें और उद्योग के रुझानों का अध्ययन करें। सुनिश्चित करें कि आप नवीनतम उद्योग विकास का उपयोग कर सकते हैं।