С каких источников лучше начать изучение prompt engineering?

Какие советы вы можете предоставить по обучению и требованиям, необходимым для промт-инженеров, так как некоторые компании начинают поискать экспертов в этой области, для улучшения работы их чат-ботов?
  • 1 марта 2024 г. 11:48
Ответы на вопрос 2
Для начала изучения prompt engineering рекомендуется обратиться к следующим источникам:
1. Онлайн-курсы и образовательные платформы, такие как Coursera, Udemy, edX, где можно найти курсы по машинному обучению, обработке естественного языка и другим связанным темам.
2. Книги по машинному обучению и обработке естественного языка, такие как "Deep Learning" от Ian Goodfellow и др.
3. Статьи и блоги специалистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Что касается советов по обучению и требованиям для prompt инженеров, необходимо освоить базовые принципы машинного обучения и обработки естественного языка, а также изучить специализированные методы и алгоритмы, используемые в prompt engineering. Важно также иметь опыт работы с различными языками программирования, такими как Python, и умение работать с библиотеками машинного обучения, например, TensorFlow, PyTorch.

Для промт-инженеров важно следить за последними тенденциями в области искусственного интеллекта и машинного обучения, участвовать в профессиональных сообществах, таких как конференции и форумы, и постоянно совершенствовать свои навыки и знания. Такие специалисты должны обладать аналитическим мышлением, умением работать в команде и иметь опыт работы с проектами в области машинного обучения и обработки естественного языка.
Prompt engineering - это не какая-то отдельная специальность, а навык применения ИИ в своей специальности. 
Если компания использует свой ИИ - то она же сама и будет обучать его использованию.
Если компания использует общедоступный ИИ - то стоит прочесть официальную документацию к нему. Пока что это не особо длинное чтиво.
Похожие вопросы