Wie du ein schneller Ingenieur wirst: Ein umfassender Leitfaden

Seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022 gibt es einen neuen Trend in der Branche: Generative KI. Sie verändert die Art und Weise, wie wir mit künstlicher Intelligenz umgehen und über sie denken. Mit dialogorientierter KI wie ChatGPT und Google Gemini musst du nur ein paar Fragen in das Tool eingeben und das KI-Modell antwortet in der Regel genau mit den Informationen, nach denen du gefragt hast. Nun stellt sich die Frage, wer die Fachleute sind, die diese außergewöhnlichen KI-Modelle erstellen?

ML-Ingenieure, KI-Ingenieure, Datenwissenschaftler und natürlich Prompt-Ingenieure forschen ständig und bringen unglaubliche KI-Fähigkeiten auf den Tisch. Eine Karriere als Souffleur könnte also das nächste große Ding sein, so wie es Anfang der 2000er Jahre der Beruf des Softwareentwicklers war.

Egal, ob du bereits ein Datenprofi bist oder KI deine Leidenschaft ist, dieser Leitfaden ist für dich. In diesem Artikel erklären wir dir Schritt für Schritt, wie du ein Souffleur wirst. Lass uns eintauchen!

Was macht ein Prompt Engineer?

Jede nicht-technische Person kann heute zu ChatGPT gehen und nach etwas fragen, das sie möchte. Wozu brauchen wir dann Souffleure? Nun, Prompt-Ingenieure wissen, wie sie das KI-Modell bitten können, genaue Ergebnisse zu generieren. Sie entwickeln die richtigen Fragen und erstellen auslösende Prompts , damit das Modell die besten Ergebnisse liefert.

Stell dir vor, du brauchst Python-Code, um eine Anmeldeseite zu entwickeln, dann könntest du GPT etwas fragen wie: "Schreibe einen Python-Code, um eine Login-Seite zu erstellen", aber jemand, der sich mit Prompting auskennt, formuliert es so: "Benimm dich wie ein Python-Entwickler und zeige einem Nachwuchsentwickler, wie man eine Anmeldeseite erstellt, die Eingabefelder für Benutzername und Passwort sowie einen Anmeldebutton enthält. Das ist die Essenz von Sofortengineering.

Prompt-Ingenieure kümmern sich auch um viele weitere technische Aspekte des Umgangs mit großen Sprachmodellen. Sie testen und verfeinern KI-Modelle mithilfe von Aufforderungen. Dabei wird das Verhalten eines KI-Modells verfolgt, indem seine Antworten auf verschiedene Aufforderungen analysiert werden. Dann suchen sie nach Mustern und Verzerrungen, führen A/B-Tests mit den Ausgabedaten durch und verfeinern die Prompts, um Einschränkungen zu beseitigen.

Insgesamt sind Prompt-Ingenieure die Hauptakteure bei der Optimierung des gesamten KI-Prompt-Generierungsprozesses für individuelle Anwendungen.

Wie man ein zeitnaher Ingenieur wird

Die Ausbildung zum Souffleur ist ein kluger Karriereschritt, vor allem, weil KI eine der am schnellsten wachsenden Technologien ist und in den nächsten zehn Jahren eine jährliche Wachstumsrate von 20 % erwartet wird. Hier erfährst du, wie du ein KI-Sofortingenieur wirst.

Lerne die Grundlagen

1. Meister Python

Prompt-Ingenieure brauchen ein solides Verständnis der Python-Programmierung. Wenn du weißt, wie man in Python programmiert , kannst du NLP- und Deep-Learning-Modelle schnell erlernen.

Als Souffleur darfst du nicht selbst ein ganzes Sprachmodell erstellen. Aber einige gut bezahlte Stellen für Souffleure erwarten von dir, dass du die Daten analysierst, die von Sprachmodellen generiert werden, und daraus Erkenntnisse gewinnst, um das Modell zu verbessern. Und wenn es um den Umgang mit Daten geht, sticht Python heraus.

Befolge diese Schritte, um Python für Prompt Engineering zu lernen:

• Syntax lernen
• Erkunde die Bibliotheken NumPy, Pandas, Matplotlib und Scikit-learn
• Mach dich mit NLTK, spaCy, TextBlob und anderen Bibliotheken für natürliche Sprache vertraut
• Datenanalyse in der Praxis
• Lerne über Modelle für maschinelles Lernen
• Python-Programmierung üben

2. Verstehe die Grundlagen der KI

Beginne deine berufliche Reise, indem du dich mit der Technologie, die du einsetzen willst, vertraut machst. In diesem Fall solltest du zuerst verstehen, was KI ist und dann ihre Teilbereiche erkunden. Die Grundidee hinter künstlicher Intelligenz (KI) ist faszinierend: Maschinen sollen sich intelligent und ähnlich wie Menschen verhalten, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.

Maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, Datenwissenschaft, Deep Learning und viele andere Teilbereiche sind Teil dieses größeren Bereichs der KI. Verschaffe dir zunächst einen Überblick über jede dieser Technologien und weiß, wie sie sich voneinander unterscheiden.

Schau dir die folgenden Ressourcen an, um die Grundlagen der KI zu lernen:

• AI Fundamentals Skill Track: Hier lernst du die Grundlagen der KI, LLMs wie ChatGPT, Gen AI Konzepte und einen Überblick über Machine Learning.
• Kurs "Künstliche Intelligenz verstehen": Dabei geht es um KI im täglichen Leben, KI am Arbeitsplatz, Organisationen, die KI integrieren, und generative KI-Modelle.

Große Sprachmodelle haben eine starke Beziehung zu Deep Learning und NLP. Auch wenn nicht alle Souffleure ein KI-Modell von Grund auf aufbauen, wird erwartet, dass sie über gute NLP- und Deep-Learning-Kenntnisse verfügen, um das Sprachmodell zu verstehen, das sie soufflieren.

3. Lerne über NLP

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist derzeit eines der heißesten Themen der KI. Damit können Computer menschliche Sprachen lesen und interpretieren. Mehr noch: Sie ermöglicht es Maschinen, menschenähnliche Antworten in natürlicher Sprache zu geben.

Außerdem hilft dir NLP dabei, auslösende Prompts zu entwerfen , die ein KI-Modell so formen können, dass es zielgerichtete Ergebnisse erzeugt. Als Souffleur solltest du NLP also beherrschen. Erkunde NLP-Bibliotheken wie NLTK, spaCy und Transformers, um dich auf den Umgang mit Sprachdaten vorzubereiten.

Du solltest zunächst die Grundlagen der Textverarbeitung beherrschen und dich dann mit Techniken wie Tokenisierung, Sentimentanalyse und Textzusammenfassung beschäftigen.

Hier sind einige der besten Artikel und Kurse zum Thema NLP:

• Was ist natürliche Sprachverarbeitung?
• Einführung in die natürliche Sprachverarbeitung in Python
• Natural Language Processing Skill Track

4. Tiefes Eintauchen in Deep Learning und Transformer-Modelle

Auf deinem Weg zum Souffleur wirst du oft auf große Sprachmodelle wie GPT, Gemini, LLaMA 2 und andere stoßen. Diese LLMs sind nichts anderes als skalierte Deep-Learning-Modelle, die entwickelt wurden, um natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Um sie effektiv zu nutzen, brauchst du ein solides Verständnis von Deep-Learning-Konzepten.

ChatGPT zum Beispiel wird von über 175 Milliarden Neuronen gespeist. Um zu verstehen, was diese Neuronen sind und wie sie gefüttert werden, solltest du zunächst die Idee der neuronalen Netze kennen, die das Rückgrat vieler Deep Learning-Algorithmen sind.

Als nächstes weißt du vielleicht, dass das "T" in GPT für "Transformer" steht. Die beliebten großen Sprachmodelle basieren auf der Transformer-Architektur, darunter auch ChatGPT.

Transformer-Architekturen nutzen einen sogenannten "Aufmerksamkeitsmechanismus" - eine Technik, die die Modellgenauigkeit verbessert, indem sie sich nur auf die relevanten Teile der Eingabedaten konzentriert. Das Studium dieser Architekturen wird dir helfen, effektive Aufforderungen zu erstellen.

Praktische Fähigkeiten entwickeln, um ein zeitnaher Ingenieur zu werden

Du brauchst zwar nicht unbedingt einen Hochschulabschluss, um als Souffleur zu arbeiten, aber du solltest über praktische Erfahrung in bestimmten technischen Bereichen verfügen. Lass uns die Sprachen und Techniken erkunden, die du brauchst, um gut zu sein.

5. Praktische Übungen mit vortrainierten Modellen

Prompt-Ingenieure verbringen einen beträchtlichen Teil ihrer Zeit damit, mit vortrainierten Modellen zu arbeiten. Falls du es nicht weißt: Vorgefertigte Modelle sind KI-Basismodelle, die ausgiebig mit Tonnen von Daten trainiert wurden. Dies ist der allererste Schritt beim Aufbau eines großen Sprachmodells.

Wenn du das Prompt-Engineering wirklich beherrschen willst, solltest du dich mit den bereits trainierten Modellen wie GPT-2, GPT-3, BERT und anderen vertraut machen . Gib verschiedene Aufforderungen ein und beobachte, wie sie reagieren. Verstehe ihre Fähigkeiten zur Texterstellung und erkenne ihre Grenzen.

Außerdem musst du die Parameter verstehen, mit denen diese Modelle trainiert werden. Manchmal musst du die Hyperparameter anpassen, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen.

6. Feinabstimmung für benutzerdefinierte Anwendungen

Nur wenige Unternehmen können es sich leisten, große Sprachmodelle von Grund auf zu trainieren. Deshalb bringen andere dich als Souffleur ein und beauftragen dich mit der Feinabstimmung der aktuellen, bereits trainierten Modelle für ihre individuellen Anwendungen.

So kann es zum Beispiel sein, dass ein trainiertes Modell nicht in der Lage ist, eine HTML-Datei zu erstellen, die deinen Designanforderungen entspricht. Aber du kannst sie für UI- und HTML-spezifische Datensätze feinabstimmen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Insgesamt sollte ein Souffleur in der Lage sein, jedes vortrainierte Modell für bestimmte Aufgaben fein abzustimmen. Dies kann erreicht werden, indem die vortrainierten Modelle mit kleinen und spezifischen Datensätzen gefüttert werden.

Datenvorverarbeitung, Hyperparametertuning und Transferlernen sind unverzichtbare Fähigkeiten, um ein vortrainiertes Modell ganz allein zu verfeinern.

Denk daran, dass die Tiefe dieser technischen Fähigkeiten von den Anforderungen der Stelle abhängt, auf die du dich bewirbst.

Für den Einstieg reichen in der Regel NLP-Konzepte und die Fähigkeit, clevere Eingabeaufforderungen zu formulieren, aus. Für eine hochrangige oder gut bezahlte Stelle brauchst du aber vielleicht mehr praktische Erfahrung mit NLP-Bibliotheken, Deep-Learning-Algorithmen und fortgeschrittenen Prompting-Techniken.

Hier sind einige der umfassenden Leitfäden, die dir helfen, das Feintuning zu erlernen:

• Ein einführender Leitfaden zur Feinabstimmung von LLMs
• Feinabstimmung von GPT-3 mit der OpenAI API und Python
• Fine-tuning LLaMA 2: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Anpassung des großen Sprachmodells
• Wie man das GPT 3.5 fein abstimmt: Das volle Potenzial von KI freisetzen
• FLAN-T5 Tutorial: Anleitung und Feinabstimmung

Zeitnahe Ingenieurtechniken

Erforsche verschiedene Souffleurtechniken und lerne, kreativ zu sein beim Schreiben. Wir wollen sehen, wie du besser werden kannst, wenn du Prompts erstellst.

7. Master Prompt Crafting

Sprachmodelle produzieren Ergebnisse auf der Grundlage der von dir eingegebenen Daten. Wenn du einem KI-Modell genau erklären kannst, was du willst, und es so abstimmst, dass es die gewünschten Ergebnisse liefert, dann kannst du dich Souffleur nennen.

Das Schreiben klarer Prompts und die Verbesserung bestehender Prompts sind zwei der Hauptaufgaben von Prompt-Ingenieuren. Sie müssen Fragen und Sätze formulieren, die ein KI-Modell zu relevanten Antworten lenken können.

Dafür musst du gut schreiben können. Ein Tipp, um bessere Prompts zu schreiben, ist es, Kontext und Anweisungen in sie einzubauen. Um jedoch ein Meister im Prompt-Engineering zu werden, musst du einige fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken lernen, die wir im nächsten Abschnitt erläutern.

8. Fortgeschrittene Prompting-Techniken

Wir haben bereits erwähnt, dass du mit vortrainierten Modellen experimentieren solltest. Verwende DALL-E, GPT-2, GPT-3 oder BERT, um verschiedene Prompting-Techniken zu üben und zu sehen, wie sie sich verhalten.

Es gibt verschiedene Strategien für das Modell-Prompting, wie z.B. das Null-Kurz-Prompting, das One-Shot-Prompting, das iterative Prompting und viele mehr. Du kannst diese Souffleurtechniken lernen und üben, um ein/e außergewöhnliche/r Souffleur/in zu werden.

Um nichts zu verpassen, informiere dich über LangChain. Wir haben einen vollständigen Leitfaden zu LangChain für Souffleure, aber für einen schnellen Überblick ist LangChain ein Rahmenwerk zur Maximierung der Genauigkeit und Relevanz der Modellergebnisse.

Beruflicher Aufstieg und Anwendung in der Praxis

Ein Abschluss in einem relevanten Bereich der Informatik oder des Ingenieurwesens ist zwar von Vorteil, aber nicht der einzige Weg. Du kannst ein/e Souffleur/in werden, ohne einen Abschluss zu haben, indem du Zertifizierungskurse absolvierst, an realen Projekten arbeitest und dich ständig weiterbildest. Lass uns die einzelnen Schritte durchgehen, um deine Karriere als Souffleur zu gestalten.

9. Praxisnahe Projekte und Portfolioaufbau

Wenn du eine klare Vorstellung von der KI-Technologie und den oben genannten Fähigkeiten hast, kannst du dein neues Fachwissen in realen Projekten anwenden. Egal, ob du berufstätig bist oder studierst, melde dich freiwillig für Projekte, die schnelle technische Hilfe benötigen.

Hier sind einige der großartigen KI-Projekte, die du bauen kannst:

• 7 KI-Projekte für alle Niveaus
• 5 Projekte, die du mit generativen KI-Modellen bauen kannst
• 7 NLP-Projekte für alle Niveaus

Wenn dein Projekt ein vortrainiertes Modell verwendet, solltest du technisch verstehen, wie es aufgebaut ist und wie es sich verhält. Probiere verschiedene Arten aus, wie du das Modell aufforderst, Dinge zu tun, und sieh, wie es reagiert. Verwende die fortgeschrittenen Prompting-Techniken, die du gelernt hast, um das Modell auszulösen. Auf diese Weise kannst du deine Theorie in Fähigkeiten umsetzen.

Auf dem Weg dorthin kannst du an Konversations-KI- und LLM-bezogenen Wettbewerben auf Plattformen wie Kaggle teilnehmen, um zu sehen, wo du unter deinen Mitstreitern stehst. Denke daran, dass alles, was du in diesem Schritt tust, in dein Portfolio aufgenommen werden kann und dein Profil noch stärker macht.

Ein professionelles Portfolio ist in jeder Phase deiner Karriere wichtig. Datacamp hat einen einfach zu bearbeitenden Portfolio-Builder mit schönen vorgefertigten Vorlagen. Nutze also diesen kostenlosen Portfolio-Builder, um deine Fähigkeiten, Erfahrungen, Projekte und Interessen auf attraktive Weise zu präsentieren.

10. Lerne weiter und engagiere dich in der KI-Community

Nimm an Online-Kursen teil; in letzter Zeit gibt es eine Menge zeitnaher Ingenieurkurse. Zertifizierungskurse helfen dir nicht nur, Fähigkeiten zu erwerben, sondern fügen deinem Profil auch den Nachweis hinzu, dass du die Technologie tatsächlich gelernt hast.

Es ist wichtig, mit den neuesten Trends Schritt zu halten, vor allem bei boomenden Technologien wie Sora von OpenAI. Es gibt keinen besseren Weg, um auf dem Laufenden zu bleiben, als sich in der richtigen Community zu engagieren. Folge den führenden Souffleur-Forschern und Entwicklern auf Websites wie LinkedIn, Medium und Twitter.

Fazit

Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um mit Gen AI anzufangen. Die Welt der Tech-Unternehmen sucht mehr denn je nach Prompt-Ingenieuren, die konversationelle KI in ihren Unternehmen einsetzen.

Der Weg zum KI-Sofortingenieur ist sowohl lohnend als auch spannend. Jeder kann ein Souffleur werden, wenn er die richtige Kombination aus technischen und nicht-technischen Fähigkeiten besitzt, die in diesem Artikel erwähnt werden.

Wenn du es mit deiner Karriere als Souffleur ernst meinst, solltest du die folgenden Kurse von Datacamp besuchen:

• Promptes Engineering verstehen
• Einführung in ChatGPT
• Große Sprachmodelle Konzepte
• ChatGPT Prompt Engineering für Entwickler