Comment devenir un ingénieur rapide : Un guide complet

Depuis le lancement de ChatGPT en 2022, il y a un nouveau buzz dans l'industrie - l'IA générative. Il modifie la façon dont nous interagissons avec l'intelligence artificielle et dont nous la concevons. Avec l'IA conversationnelle telle que ChatGPT et Google Gemini, il vous suffit de taper quelques invites dans l'outil et le modèle d'IA répond généralement exactement avec les informations que vous avez demandées. La question est de savoir qui sont les professionnels qui créent ces modèles d'IA exceptionnels.

Les ingénieurs ML, les ingénieurs IA, les scientifiques des données et, évidemment, les ingénieurs prompts sont toujours en train de faire des recherches et d'apporter d'incroyables capacités d'IA au tableau. Ainsi, commencer une carrière en tant qu'ingénieur d'assistance pourrait être la prochaine grande tendance, tout comme l'était le métier de développeur de logiciels au début des années 2000.

Que vous soyez déjà un professionnel des données ou que l'IA soit votre passion, ce guide est fait pour vous. Tout au long de cet article, nous détaillerons étape par étape les instructions à suivre pour devenir un prompt ingénieur. Plongeons dans l'aventure !

Que fait un ingénieur rapide ?

Aujourd'hui, n'importe quel non-technicien peut se rendre sur ChatGPT et demander ce qu'il veut. Dans ce cas, pourquoi avons-nous besoin d'ingénieurs rapides ? Les ingénieurs prompts savent comment demander au modèle d'IA de générer des résultats précis. Ils élaborent les bonnes questions et créent des messages déclencheurs pour que le modèle génère les meilleurs résultats.

Imaginez que vous ayez besoin de code Python pour développer une page de connexion, vous pourriez alors demander à GPT quelque chose comme : "Écrire un code Python pour créer une page de connexion", mais quelqu'un qui connaît le prompteur le formule ainsi : "Agissez comme un développeur Python et montrez à un développeur junior comment créer une page de connexion qui comportera des champs de saisie pour le nom d'utilisateur et le mot de passe, ainsi qu'un bouton de connexion." C'est l' essence même de l'ingénierie rapide.

Les ingénieurs de Prompt s'occupent également d'aspects plus techniques liés au traitement de modèles linguistiques de grande taille. Ils testent et affinent les modèles d'IA à l'aide de messages-guides. Le processus consiste à curer le comportement d'un modèle d'IA en analysant ses réponses à diverses invites. Ensuite, ils recherchent des modèles et des biais, effectuent des tests A/B sur les données de sortie et affinent les messages-guides pour en corriger les limites.

Dans l'ensemble, les ingénieurs d'invite sont les acteurs clés de l'optimisation de l'ensemble du processus de génération d'invites d'IA pour les applications personnalisées.

Comment devenir un ingénieur rapide

Devenir ingénieur prompt est un choix de carrière judicieux, d'autant plus que l'IA est l'une des technologies qui connaît la croissance la plus rapide, avec un taux de croissance annuel composé de 20 % au cours des dix prochaines années. Voici une analyse approfondie de la façon de devenir un ingénieur en IA.

Apprendre les principes de base

1. Maîtriser Python

Les ingénieurs prompts auraient besoin d'une solide compréhension de la programmation Python. Savoir coder en Python vous permet d'apprendre rapidement les modèles de NLP et de deep learning.

En tant qu'ingénieur d'assistance, vous ne pouvez pas construire un modèle linguistique complet par vous-même. Mais certains postes d'ingénieurs prompts à être rémunérés attendent de vous que vous analysiez les données générées par les modèles de langage et que vous en tiriez des enseignements pour améliorer le modèle. Et lorsqu'il s'agit de traiter des données, Python se distingue.

Suivez ces étapes pour apprendre Python pour l'ingénierie rapide :

• Apprendre la syntaxe
• Explorez les bibliothèques NumPy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn.
• Mettez la main à la pâte avec NLTK, spaCy, TextBlob et d'autres bibliothèques de langage naturel.
• Analyse des données de la pratique
• Découvrez les modèles d'apprentissage automatique
• Pratiquez le codage Python

2. Comprendre les bases de l'IA

Commencez votre parcours professionnel en vous familiarisant avec la technologie que vous allez utiliser. Dans ce cas, vous devez d'abord comprendre ce qu'est l'IA, puis explorer ses sous-domaines. L'idée de base de l'intelligence artificielle (IA) est tout à fait fascinante : faire en sorte que les machines se comportent de manière intelligente et similaire à l'homme pour accomplir des tâches spécifiques.

L'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la science des données, l'apprentissage profond et de nombreux autres sous-domaines font partie de ce domaine plus vaste de l'IA. Tout d'abord, vous devez avoir une vue d'ensemble de chacune de ces technologies et savoir en quoi elles diffèrent les unes des autres.

Consultez les ressources ci-dessous pour apprendre les principes fondamentaux de l'IA :

• Les fondamentaux de l'IA cursus de compétences: Vous y apprendrez les bases de l'IA, les LLM comme le ChatGPT, les concepts de l'IA générique et une vue d'ensemble de l'apprentissage automatique.
• Cours de compréhension de l'intelligence artificielle: Elle couvre l'IA dans la vie quotidienne, l'IA au travail, les organisations qui intègrent l'IA et les modèles d'IA générative.

Les grands modèles de langage ont une relation très forte avec l'apprentissage profond et le NLP. Bien que tous les ingénieurs d'invite ne construisent pas un modèle d'IA à partir de zéro, on attend d'eux qu'ils aient de solides compétences en NLP et en apprentissage profond pour comprendre le modèle linguistique qu'ils invitent à utiliser.

3. Découvrez la PNL

Le traitement du langage naturel est l'un des sujets les plus brûlants de l'IA à l'heure actuelle. Il permet aux ordinateurs de lire et d'interpréter les langues humaines. De plus, il permet aux machines de générer des réponses en langage naturel semblables à celles d'un être humain.

De plus, le NLP vous aide à concevoir des messages déclencheurs qui peuvent façonner un modèle d'IA pour générer des résultats ciblés. En tant qu'ingénieur rapide, vous devez donc maîtriser la PNL. Explorez les bibliothèques NLP telles que NLTK, spaCy et Transformers pour vous préparer à traiter les données linguistiques.

Vous voudrez commencer par maîtriser le traitement de texte de base et approfondir des techniques telles que la tokenisation, l'analyse des sentiments et le résumé de texte.

Voici quelques-uns des meilleurs articles et cours sur la PNL :

• Qu'est-ce que le traitement du langage naturel ?
• Introduction au traitement du langage naturel en Python
• Curseur de compétences en traitement du langage naturel

4. Plongez dans l'apprentissage profond et les modèles de transformation

Lorsque vous travaillerez pour devenir un ingénieur d'assistance, vous rencontrerez souvent de grands modèles linguistiques tels que GPT, Gemini, LLaMA 2, et bien d'autres. Ces LLM ne sont rien d'autre que des modèles d'apprentissage profond mis à l'échelle, conçus pour comprendre et générer du langage naturel. Pour les gérer efficacement, vous devez maîtriser les concepts de l'apprentissage en profondeur.

Le chatGPT, par exemple, se nourrit de plus de 175 milliards de neurones. Pour comprendre ce que sont ces neurones et comment ils sont alimentés, vous devez d'abord connaître l'idée des réseaux neuronaux, l'épine dorsale de nombreux algorithmes d'apprentissage profond.

Ensuite, vous savez peut-être que le "T" de GPT signifie "Transformer". Les grands modèles linguistiques les plus populaires sont construits sur l'architecture Transformer, y compris ChatGPT.

Les architectures de transformateurs utilisent ce que l'on appelle un "mécanisme d'attention", une technique qui permet d'améliorer la précision du modèle en se concentrant uniquement sur les parties pertinentes des données d'entrée. L'étude de ces architectures vous aidera à concevoir des messages-guides efficaces.

Développer des compétences pratiques pour devenir un ingénieur rapide

Bien que vous n'ayez pas nécessairement besoin d'un diplôme pour vous lancer dans l'ingénierie rapide, vous devez avoir une certaine expérience pratique dans certaines compétences techniques. Explorons les langages et les techniques dans lesquels vous devez exceller.

5. Travaux pratiques avec des modèles pré-entraînés

Les ingénieurs de Prompt passent une grande partie de leur temps à travailler avec des modèles pré-entraînés. Au cas où vous ne le sauriez pas, les modèles pré-entraînés sont les modèles d'IA de base qui ont été largement entraînés sur des tonnes de données. Il s'agit de la toute première étape de la construction d'un grand modèle linguistique.

Si vous souhaitez vraiment maîtriser l'ingénierie d'invite, familiarisez-vous avec les modèles pré-entraînés existants tels que GPT-2, GPT-3, BERT, etc. Saisissez différentes invites et étudiez leurs réactions. Comprendre leurs capacités de génération de texte et repérer leurs limites.

En outre, comprenez les paramètres sur lesquels ces modèles sont formés. Parfois, vous devrez ajuster leurs hyperparamètres pour obtenir des résultats spécifiques.

6. Mise au point pour des applications personnalisées

Seules quelques entreprises peuvent se permettre de former de grands modèles linguistiques à partir de zéro. C'est pourquoi d'autres font appel à vous en tant qu'ingénieur rapide, vous chargeant d'affiner les modèles pré-entraînés actuels pour leurs applications personnalisées.

Par exemple, un modèle pré-entraîné peut ne pas être en mesure de générer un fichier HTML conformément à vos exigences de conception. Mais vous pouvez l'affiner sur des ensembles de données spécifiques à l'interface utilisateur et au langage HTML afin d'obtenir les résultats souhaités.

Dans l'ensemble, un ingénieur d'assistance devrait être en mesure d'affiner tout modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques. Pour ce faire, les modèles pré-entraînés peuvent être alimentés par des ensembles de données restreints et spécifiques.

Le prétraitement des données, l'ajustement des hyperparamètres et l'apprentissage par transfert sont des compétences indispensables pour affiner un modèle pré-entraîné par vos propres moyens.

N'oubliez pas que l'étendue de ces compétences techniques varie en fonction des exigences du poste auquel vous postulez.

En général, pour les postes de débutants, il suffit d'avoir des notions de PNL et des capacités d'élaboration de messages intelligents pour être admis. Cependant, un poste de niveau supérieur ou bien rémunéré peut nécessiter une expérience pratique plus approfondie avec les bibliothèques NLP, les algorithmes d'apprentissage profond et les techniques d'incitation avancées.

Voici quelques-uns des guides complets qui vous aideront à apprendre le réglage fin :

• Guide d'introduction à la mise au point des LLM
• Affiner le GPT-3 en utilisant l'API OpenAI et Python
• Mise au point de LLaMA 2 : Un guide étape par étape pour personnaliser le grand modèle linguistique
• Comment affiner le GPT 3.5 : Exploiter pleinement le potentiel de l'IA
• Tutoriel FLAN-T5 : Guide et mise au point

Techniques d'ingénierie rapide

Explorez différentes techniques d'incitation et apprenez à faire preuve de créativité dans votre écriture. Voyons comment vous pouvez améliorer votre capacité à créer des messages-guides.

7. Maîtriser l'élaboration d'un message

Les modèles linguistiques produisent des résultats basés sur les données que vous fournissez. Si vous pouvez expliquer à un modèle d'IA exactement ce que vous voulez et le régler pour qu'il produise les résultats souhaités, c'est fini ; vous pouvez vous qualifier d'ingénieur rapide.

La rédaction de messages-guides clairs et l'amélioration des messages-guides existants sont deux des principales tâches des ingénieurs en messages-guides. Ils doivent rédiger des questions et des phrases qui peuvent orienter un modèle d'IA vers des réponses pertinentes.

Pour cela, vous devez être doué pour l'écriture, et un conseil pour rédiger de meilleurs messages-guides est d'y inclure un contexte et des instructions. Cependant, pour devenir un maître de l'ingénierie des prompts, vous devrez apprendre certaines techniques avancées d'ingénierie des prompts, comme nous le verrons dans la section suivante.

8. Techniques avancées d'incitation

Nous vous avons déjà recommandé d'expérimenter avec des modèles pré-entraînés, et c'est un point qui mérite d'être répété. Utilisez DALL-E, GPT-2, GPT-3 ou BERT pour pratiquer différentes techniques d'incitation et voir comment elles se comportent.

Il existe plusieurs stratégies d'incitation au modèle, telles que l'incitation zéro-court, l'incitation unique, l'incitation itérative, et bien d'autres encore. Vous pouvez apprendre et pratiquer ces techniques d'incitation pour devenir un ingénieur de l'incitation exceptionnel.

Pour ne rien manquer, découvrez LangChain. Nous avons préparé un guide complet sur LangChain à l'intention des ingénieurs, mais pour un aperçu rapide, LangChain est un cadre permettant de maximiser la précision et la pertinence des résultats du modèle.

Avancement de la carrière et application dans le monde réel

Bien que le fait de posséder un diplôme dans un domaine informatique ou d'ingénierie pertinent soit un atout, ce n'est pas la seule voie à suivre. Vous pouvez devenir un prompt ingénieur sans diplôme en suivant des cours de certification, en travaillant sur des projets concrets et en suivant une formation continue. Examinons chaque étape pour préparer votre carrière dans le domaine de l'ingénierie rapide.

9. Projets en situation réelle et constitution d'un portefeuille

Avec une idée claire de la technologie de l'IA et les compétences ci-dessus, vous pouvez commencer à appliquer votre nouvelle expertise à des projets concrets. Que vous soyez un professionnel en activité ou un étudiant universitaire, participez bénévolement à des projets qui nécessitent une ingénierie rapide.

Voici quelques-uns des grands projets d'IA que vous pouvez commencer à construire :

• 7 projets d'IA pour tous les niveaux
• 5 projets que vous pouvez réaliser avec des modèles d'IA générative
• 7 projets PNL pour tous les niveaux

Si votre projet utilise un modèle pré-entraîné, comprenez techniquement comment il est construit et comment il se comporte. Essayez différentes façons de demander au modèle de faire quelque chose et voyez comment il réagit. Utilisez les techniques avancées d'incitation que vous avez apprises pour déclencher le modèle. De cette manière, vous pouvez transformer votre théorie en compétences.

Au fur et à mesure, vous pouvez participer à des concours d'IA conversationnelle et de LLM sur des plateformes telles que Kaggle pour vous situer par rapport à vos pairs. N'oubliez pas que tout ce que vous faites au cours de cette étape peut être intégré à votre portfolio, ce qui renforcera encore votre profil.

Disposer d'un portfolio professionnel est essentiel à tous les stades de votre carrière. DataCamp dispose d'un constructeur de portfolio facile à éditer avec de magnifiques modèles pré-faits. Tirez donc parti de ce générateur de portfolio gratuit pour présenter vos compétences, votre expérience, vos projets et vos centres d'intérêt de manière attrayante.

10. Continuez à apprendre et à vous impliquer dans la communauté de l'IA

Suivez des cours en ligne ; de nombreux cours d'ingénierie rapide ont été ajoutés récemment. Les cours de certification vous permettent non seulement d'acquérir des compétences, mais aussi d'ajouter à votre profil la preuve que vous avez réellement appris la technologie.

Il est nécessaire de se tenir au courant des dernières tendances, en particulier dans les technologies en plein essor comme Sora d'OpenAI. Il n'y a pas de meilleur moyen de rester informé que de s'engager auprès de la bonne communauté. Pour cela, suivez les meilleurs chercheurs et développeurs en ingénierie rapide sur des sites tels que LinkedIn, Medium et Twitter.

Conclusion

C'est le bon moment pour commencer à utiliser l'IA de la génération. Le monde des entreprises technologiques est plus que jamais à la recherche d'ingénieurs prompts à mettre en œuvre l'IA conversationnelle dans leurs activités.

La voie qui mène au métier d'ingénieur en IA est à la fois gratifiante et passionnante. Tout le monde peut devenir un ingénieur rapide en combinant correctement les compétences techniques et non techniques mentionnées dans cet article.

Si vous envisagez sérieusement de faire carrière dans l'ingénierie rapide, explorez les cours suivants de DataCamp :

• Comprendre l'ingénierie rapide
• Introduction au ChatGPT
• Grands modèles linguistiques Concepts
• ChatGPT Prompt Engineering pour les développeurs