Thoại Viết Hoàng
Writer
Tôi học triết học tại King's College London vì tôi đam mê tư duy phản biện và đặt câu hỏi phân tích. Các kỹ sư "cấp tốc" không tồn tại ở Vương quốc Anh khi tôi bắt đầu lấy bằng vào năm 2019, nhưng bốn năm sau, đây giống như sự kết hợp tốt nhất giữa trình độ học vấn và kỹ năng của tôi.
Teodora Danilovic
Trở thành một kỹ sư nhanh chóng liên quan đến việc tìm kiếm đầu vào tốt nhất để sử dụng trong phần mềm của chúng tôi, được gọi là "Genny", để người dùng nhận được phản hồi tốt nhất cho yêu cầu của họ.
Đối với hồ sơ dự thầu và đề xuất, thông tin đầu vào có thể bao gồm mở rộng văn bản, tóm tắt điều gì đó với số lượng từ cụ thể hoặc tìm và kết hợp một phần bằng chứng quan trọng để hỗ trợ tuyên bố trong hồ sơ dự thầu.
AutogenAI có các chức năng của nút như diễn đạt lại, tóm tắt và giọng điệu mà người dùng có thể sử dụng để điều chỉnh văn bản của riêng họ.
Công việc của tôi là đảm bảo phần mềm mang lại kết quả tốt nhất
Là một kỹ sư nhanh chóng, tôi cần đảm bảo mã hóa và các lời nhắc chi tiết hơn đằng sau các nút này tạo ra kết quả chính xác và nhất quán, đồng thời các kỹ sư có thể điều chỉnh mã hóa và lời nhắc khi hệ thống AI thay đổi.
Tôi luôn liên kết loại AI sáng tạo này với khoa học máy tính hoặc thứ gì đó mang tính kỹ thuật, nhưng thực sự có một yếu tố ngôn ngữ quan trọng đã khiến nó trở thành một công việc hoàn hảo đối với tôi.
Tôi sinh ra ở London, nhưng bố mẹ tôi là người Serbia. Tiếng Serbia là ngôn ngữ đầu tiên của tôi, điều đó có nghĩa là tôi đã học tiếng Anh khi bắt đầu học mẫu giáo.
Ở trường đại học, tôi chủ yếu tập trung vào triết học phân tích, chẳng hạn như logic toán học, logic hình thức, triết học khoa học và ngôn ngữ học.
Điều này giúp tôi hiểu sâu hơn về cách chúng ta sử dụng ngôn ngữ — sắc thái của giọng điệu, cách diễn đạt, cách tìm từ phù hợp để truyền đạt ý nghĩa và cuối cùng là cách ngôn ngữ không chỉ là phương tiện thụ động để trao đổi ý tưởng mà còn là thứ tác động đến thế giới vật chất . Nó có nguyên nhân và kết quả giống như bất kỳ thứ gì khác trong vũ trụ.
Trong năm cuối đại học, tôi làm việc tại một công ty tiền điện tử, nơi tôi viết tài liệu pháp lý và tuyển dụng nhóm dữ liệu.
Sau khi tôi tốt nghiệp, sếp cũ của tôi đã giới thiệu tôi với giám đốc điều hành của AutogenAI vì giám đốc điều hành đang tìm kiếm những sinh viên tốt nghiệp kiểu triết học.
Tôi cho rằng bạn phải có kiến thức cơ bản về khoa học máy tính hoặc máy học để thực hiện công việc này. Tôi luôn quan tâm đến AI và công nghệ tiên tiến nhưng chưa coi đó là một lựa chọn nghề nghiệp.
Tôi cho rằng bạn phải thông thạo kỹ thuật hoặc có nền tảng về khoa học máy tính hoặc học máy để làm việc trong lĩnh vực này. Một lĩnh vực tôi đã đề cập trong bằng cấp của mình là đạo đức của AI. Tôi đã nghiên cứu các vấn đề về ý thức, bản sắc, sự thật, thành kiến cố hữu, cách sáng tạo và công việc ảnh hưởng đến xã hội, v.v., nhưng hầu như không hiểu mô hình ngôn ngữ là gì trước khi bắt đầu đảm nhận vai trò của mình.
Điều cơ bản là phải hiểu rằng khi nhắc một mô hình ngôn ngữ lớn, theo một cách nào đó, bạn đang giao tiếp với nó.
Lệnh "làm cho đoạn văn này hay hơn" giả định rằng mô hình ngôn ngữ biết liệu điều đó có nghĩa là dài hơn, ngắn hơn, rõ ràng hơn hay bớt nhàm chán hơn.
Mặc dù điều này có thể trực quan đối với bạn, nhưng nó không rõ ràng đối với mô hình ngôn ngữ. Sẽ tốt hơn nếu nói, "cải thiện đoạn văn trên bằng cách loại bỏ tất cả các lỗi ngữ pháp."
Việc đảm bảo đầu ra của tất cả các tính năng trong phần mềm của chúng tôi — chẳng hạn như diễn đạt lại, tóm tắt hoặc mở rộng, viết bằng giọng điệu cụ thể, dịch hoặc kết hợp số liệu thống kê — nhất quán, tối ưu và đa dạng là một quá trình cải tiến liên tục. Khi các phiên bản mới của mô hình ngôn ngữ mà các công cụ của chúng tôi dựa trên được phát hành, khả năng của chúng cũng thay đổi.
Khi ChatGPT-4 ra mắt, chúng tôi đã phải kiểm tra lại tất cả các lời nhắc hiện tại của mình đối với Nó.
ChatGPT-4 hóa ra cực kỳ hữu ích theo một số cách, chẳng hạn như khả năng làm theo các hướng dẫn chi tiết, nhưng nó có thể rất dài dòng trong các câu trả lời của nó.
Các câu trả lời dài đáp ứng các yêu cầu "tóm tắt" hoặc "viết lại" không phù hợp cho giá thầu, đấu thầu hoặc đề xuất.
Những gì tôi học được trong công việc
Sự hiểu biết về ngôn ngữ là một công cụ nền tảng hữu ích để trở thành một kỹ sư nhanh chóng, nhưng sự hiểu biết kỹ thuật về mô hình ngôn ngữ và kiến trúc của nó là cần thiết để tạo ra những lời nhắc tuyệt vời.
Mặc dù tôi không phải là nhà phát triển, nhưng tôi đã hiểu về lập trình cơ bản trong công việc. Có hiểu biết về mã giúp tôi đề xuất và tự chỉnh sửa.
Tôi cũng đã xây dựng kiến thức về cách hoạt động của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học trong AI cũng như quy trình đằng sau nghiên cứu và phát triển mà các nhà phát triển sử dụng để xây dựng mô hình ngôn ngữ. Tôi nghe nói có những kỹ sư nhanh nhẹn ở Thung lũng Silicon được trả tới 300.000 đô la mỗi năm.Tôi không nhận được nhiều tiền như vậy, nhưng tôi nhận được một mức lương đáng nể. Tất nhiên, bạn càng có nhiều kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn, và kỹ năng của bạn càng bao quát nhiều lĩnh vực thì bạn càng kiếm được nhiều tiền.
Rõ ràng có những lo ngại rằng AI sẽ lấy đi công việc của mọi người; Tôi nghĩ rằng nó đang giúp khách hàng của chúng tôi để họ có thể thực hiện các nhiệm vụ thú vị hơn và hoàn thành những việc tầm thường hơn.
Kỹ thuật nhanh chóng chỉ là một vai trò mới xuất hiện trong bối cảnh luôn thay đổi này và đó là vai trò mà bạn có thể đã có kỹ năng.
Tham khảo bài gốc tại đây
Tôi đã tham gia AutogenAI, một công ty đã xây dựng mô hình ngôn ngữ mà các công ty sử dụng để đấu thầu và viết thầu, vào tháng 7 năm 2022.
Trở thành một kỹ sư nhanh chóng liên quan đến việc tìm kiếm đầu vào tốt nhất để sử dụng trong phần mềm của chúng tôi, được gọi là "Genny", để người dùng nhận được phản hồi tốt nhất cho yêu cầu của họ.
Đối với hồ sơ dự thầu và đề xuất, thông tin đầu vào có thể bao gồm mở rộng văn bản, tóm tắt điều gì đó với số lượng từ cụ thể hoặc tìm và kết hợp một phần bằng chứng quan trọng để hỗ trợ tuyên bố trong hồ sơ dự thầu.
AutogenAI có các chức năng của nút như diễn đạt lại, tóm tắt và giọng điệu mà người dùng có thể sử dụng để điều chỉnh văn bản của riêng họ.
Công việc của tôi là đảm bảo phần mềm mang lại kết quả tốt nhất
Là một kỹ sư nhanh chóng, tôi cần đảm bảo mã hóa và các lời nhắc chi tiết hơn đằng sau các nút này tạo ra kết quả chính xác và nhất quán, đồng thời các kỹ sư có thể điều chỉnh mã hóa và lời nhắc khi hệ thống AI thay đổi.
Tôi luôn liên kết loại AI sáng tạo này với khoa học máy tính hoặc thứ gì đó mang tính kỹ thuật, nhưng thực sự có một yếu tố ngôn ngữ quan trọng đã khiến nó trở thành một công việc hoàn hảo đối với tôi.
Tôi sinh ra ở London, nhưng bố mẹ tôi là người Serbia. Tiếng Serbia là ngôn ngữ đầu tiên của tôi, điều đó có nghĩa là tôi đã học tiếng Anh khi bắt đầu học mẫu giáo.
Ở trường đại học, tôi chủ yếu tập trung vào triết học phân tích, chẳng hạn như logic toán học, logic hình thức, triết học khoa học và ngôn ngữ học.
Điều này giúp tôi hiểu sâu hơn về cách chúng ta sử dụng ngôn ngữ — sắc thái của giọng điệu, cách diễn đạt, cách tìm từ phù hợp để truyền đạt ý nghĩa và cuối cùng là cách ngôn ngữ không chỉ là phương tiện thụ động để trao đổi ý tưởng mà còn là thứ tác động đến thế giới vật chất . Nó có nguyên nhân và kết quả giống như bất kỳ thứ gì khác trong vũ trụ.
Trong năm cuối đại học, tôi làm việc tại một công ty tiền điện tử, nơi tôi viết tài liệu pháp lý và tuyển dụng nhóm dữ liệu.
Sau khi tôi tốt nghiệp, sếp cũ của tôi đã giới thiệu tôi với giám đốc điều hành của AutogenAI vì giám đốc điều hành đang tìm kiếm những sinh viên tốt nghiệp kiểu triết học.
Tôi cho rằng bạn phải có kiến thức cơ bản về khoa học máy tính hoặc máy học để thực hiện công việc này. Tôi luôn quan tâm đến AI và công nghệ tiên tiến nhưng chưa coi đó là một lựa chọn nghề nghiệp.
Tôi cho rằng bạn phải thông thạo kỹ thuật hoặc có nền tảng về khoa học máy tính hoặc học máy để làm việc trong lĩnh vực này. Một lĩnh vực tôi đã đề cập trong bằng cấp của mình là đạo đức của AI. Tôi đã nghiên cứu các vấn đề về ý thức, bản sắc, sự thật, thành kiến cố hữu, cách sáng tạo và công việc ảnh hưởng đến xã hội, v.v., nhưng hầu như không hiểu mô hình ngôn ngữ là gì trước khi bắt đầu đảm nhận vai trò của mình.
Điều cơ bản là phải hiểu rằng khi nhắc một mô hình ngôn ngữ lớn, theo một cách nào đó, bạn đang giao tiếp với nó.
Lệnh "làm cho đoạn văn này hay hơn" giả định rằng mô hình ngôn ngữ biết liệu điều đó có nghĩa là dài hơn, ngắn hơn, rõ ràng hơn hay bớt nhàm chán hơn.
Mặc dù điều này có thể trực quan đối với bạn, nhưng nó không rõ ràng đối với mô hình ngôn ngữ. Sẽ tốt hơn nếu nói, "cải thiện đoạn văn trên bằng cách loại bỏ tất cả các lỗi ngữ pháp."
Việc đảm bảo đầu ra của tất cả các tính năng trong phần mềm của chúng tôi — chẳng hạn như diễn đạt lại, tóm tắt hoặc mở rộng, viết bằng giọng điệu cụ thể, dịch hoặc kết hợp số liệu thống kê — nhất quán, tối ưu và đa dạng là một quá trình cải tiến liên tục. Khi các phiên bản mới của mô hình ngôn ngữ mà các công cụ của chúng tôi dựa trên được phát hành, khả năng của chúng cũng thay đổi.
Khi ChatGPT-4 ra mắt, chúng tôi đã phải kiểm tra lại tất cả các lời nhắc hiện tại của mình đối với Nó.
ChatGPT-4 hóa ra cực kỳ hữu ích theo một số cách, chẳng hạn như khả năng làm theo các hướng dẫn chi tiết, nhưng nó có thể rất dài dòng trong các câu trả lời của nó.
Các câu trả lời dài đáp ứng các yêu cầu "tóm tắt" hoặc "viết lại" không phù hợp cho giá thầu, đấu thầu hoặc đề xuất.
Những gì tôi học được trong công việc
Sự hiểu biết về ngôn ngữ là một công cụ nền tảng hữu ích để trở thành một kỹ sư nhanh chóng, nhưng sự hiểu biết kỹ thuật về mô hình ngôn ngữ và kiến trúc của nó là cần thiết để tạo ra những lời nhắc tuyệt vời.
Mặc dù tôi không phải là nhà phát triển, nhưng tôi đã hiểu về lập trình cơ bản trong công việc. Có hiểu biết về mã giúp tôi đề xuất và tự chỉnh sửa.
Tôi cũng đã xây dựng kiến thức về cách hoạt động của quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học trong AI cũng như quy trình đằng sau nghiên cứu và phát triển mà các nhà phát triển sử dụng để xây dựng mô hình ngôn ngữ. Tôi nghe nói có những kỹ sư nhanh nhẹn ở Thung lũng Silicon được trả tới 300.000 đô la mỗi năm.Tôi không nhận được nhiều tiền như vậy, nhưng tôi nhận được một mức lương đáng nể. Tất nhiên, bạn càng có nhiều kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn, và kỹ năng của bạn càng bao quát nhiều lĩnh vực thì bạn càng kiếm được nhiều tiền.
Rõ ràng có những lo ngại rằng AI sẽ lấy đi công việc của mọi người; Tôi nghĩ rằng nó đang giúp khách hàng của chúng tôi để họ có thể thực hiện các nhiệm vụ thú vị hơn và hoàn thành những việc tầm thường hơn.
Kỹ thuật nhanh chóng chỉ là một vai trò mới xuất hiện trong bối cảnh luôn thay đổi này và đó là vai trò mà bạn có thể đã có kỹ năng.
Tham khảo bài gốc tại đây
