Cómo es ser un Ingeniero de Prompt

La experiencia de ser un Ingeniero de Prompt

Los ingenieros de indicaciones son responsables de desarrollar y mantener el código que alimenta los modelos de lenguaje grandes o LLM, abreviado. Aunque la mayoría de las personas están familiarizadas con ChatGPT, los LLM se están expandiendo rápidamente a múltiples industrias y se están entrenando para ser específicos del dominio a fin de convertirse en herramientas efectivas para sus usuarios humanos. Pero para que esto sea una realidad, se necesitan ingenieros de indicaciones para ayudar a guiar a los modelos de lenguaje grandes hacia donde deben estar.

Pero, ¿qué es exactamente un ingeniero de indicaciones? Bueno, estos profesionales trabajan en estrecha colaboración con otros ingenieros, científicos y gerentes de productos para garantizar que los LLM sean precisos, confiables y escalables. Así que echemos un vistazo a algunas cosas que los ingenieros de indicaciones pueden hacer en el trabajo.

Diseñar y desarrollar nuevas características para LLM

Una de las responsabilidades principales de los ingenieros de indicaciones es impulsar la innovación mediante el diseño y desarrollo de nuevas características para los modelos de lenguaje. Este proceso comienza con una estrecha colaboración con los gerentes de productos para obtener una comprensión profunda de las necesidades de los usuarios y las demandas del mercado. Los ingenieros de indicaciones trabajan como un puente entre las capacidades técnicas y los requisitos de los usuarios, traduciendo conceptos de alto nivel en planes concretos.

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Como puedes imaginar, esto requiere personas que sean capaces de actuar como un puente entre los equipos de datos, marketing, usuarios, etc. A través de sesiones de lluvia de ideas, análisis de retroalimentación de usuarios e investigación de mercado, identifican oportunidades para mejorar los modelos en los que están trabajando. Una vez que se solidifica el concepto de una característica, se dedican a un diseño meticuloso, delineando la arquitectura, las interfaces de usuario y las interacciones que darán vida a la característica.

En algunos casos, los ingenieros de indicaciones incluso pueden sumergirse en la codificación. Normalmente, este aspecto del ciclo de vida del proyecto estaría reservado para un equipo que trabaja específicamente en la codificación del modelo. Sin embargo, no es raro que los ingenieros de indicaciones tengan experiencia en codificación para interactuar mejor con sus equipos y partes interesadas.

Mejorar la precisión y confiabilidad de LLM

Este es un aspecto importante. Asegurar la precisión y confiabilidad de los LLM es un aspecto crítico del trabajo de los ingenieros de indicaciones. Son los detectives y cazadores de precisión del mundo de la IA. Estos profesionales están constantemente vigilando los errores y problemas que pueden afectar el rendimiento del modelo. Esto implica rigurosas pruebas y procedimientos de garantía de calidad para identificar y diagnosticar cualquier discrepancia en la salida del modelo.

Esto puede ser desde pruebas normales de las capacidades de los modelos hasta intentos de “jailbreaking” para encontrar puntos débiles que puedan ser mejorados con el equipo de codificación. A menudo, estos ingenieros forman parte de equipos de control de calidad, pero si no lo son, colaborarán estrechamente con equipos de aseguramiento de calidad para realizar pruebas exhaustivas que simulen escenarios de uso del mundo real, con el objetivo de detectar y rectificar cualquier anomalía. Este compromiso de identificar y solucionar errores es fundamental para ofrecer una experiencia de usuario confiable y confiable con los LLM.

Más allá de la corrección de errores, los ingenieros de indicaciones están a la vanguardia del desarrollo de técnicas innovadoras para mejorar la precisión de los LLM. Continuamente exploran nuevos enfoques y metodologías, como el ajuste fino, el aprendizaje por transferencia y el aumento de datos, para perfeccionar la comprensión y generación de lenguaje del modelo.

Escalar LLM para manejar grandes cantidades de datos

Un desafío importante en el mundo de los LLM es escalarlos para manejar volúmenes masivos de datos de manera eficiente. Los ingenieros de indicaciones asumen este desafío optimizando los LLM para procesar y generar contenido a gran escala. Esta tarea implica una combinación de experiencia en ingeniería de software y eficiencia computacional. Los ingenieros profundizan en la arquitectura de los LLM, identificando posibles cuellos de botella y áreas de mejora.

Luego, identificando problemas que permitan el ajuste fino del código, optimizando algoritmos y haciendo uso estratégico del procesamiento paralelo. Este trabajo ayuda a garantizar que los LLM puedan manejar conjuntos de datos grandes sin comprometer el rendimiento.

Colaborar con otros ingenieros, científicos y gerentes de productos.

La colaboración es el motor del progreso en el campo de los LLM, y los ingenieros de indicaciones están en el corazón de este ecosistema colaborativo. Trabajan en estrecha colaboración con un equipo multidisciplinario que incluye a otros ingenieros, científicos de datos y gerentes de productos. Este enfoque colaborativo reúne una amplia gama de experiencia, asegurando que los LLM no solo sean técnicamente sólidos, sino también alineados con las necesidades y objetivos del mundo real. Los ingenieros aportan ideas sobre la viabilidad técnica y los desafíos de las características propuestas, los científicos contribuyen con su comprensión de las técnicas de procesamiento de lenguaje natural, y los gerentes de productos aportan la perspectiva del usuario, ayudando a dar forma a la dirección del desarrollo de LLM.

En este marco de colaboración, los ingenieros rápidos participan activamente en el intercambio de ideas y la colaboración en proyectos, y con frecuencia actúan como puente entre diversos equipos para ayudar a comunicar problemas y brindar mayores oportunidades de mejora. También trabajan en proyectos interfuncionales, donde se aprovechan los conocimientos y habilidades colectivas del equipo para abordar desafíos complejos. Además, los bucles de retroalimentación son esenciales; los ingenieros brindan valiosos comentarios técnicos a los gerentes de productos y científicos, asegurando que los LLM se alineen tanto con las capacidades técnicas como con las expectativas de los usuarios.

Mantente al día con las últimas investigaciones en NLP

Al igual que con cualquier profesión, es fundamental mantenerse actualizado con lo último en el campo, y para los ingenieros rápidos, esto no es diferente. Si acaso, es más importante. A medida que la tecnología cambia rápidamente y se lanzan nuevos modelos, es crucial estar al día con las últimas investigaciones en NLP para poder desarrollar los mejores LLM posibles. Leen documentos de investigación, ven demostraciones, asisten a conferencias y participan en foros en línea.

Conclusión

Entonces, está claro que aunque este campo es bastante nuevo y aún está en sus primeras etapas, la ingeniería de prompts es un campo desafiante y gratificante. Dependiendo del puesto y la empresa, puede requerir una sólida comprensión del procesamiento del lenguaje natural, la informática, la lingüística y la ingeniería de software.

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