Como se tornar um engenheiro de prontidão: Um guia abrangente

Desde o lançamento do ChatGPT em 2022, há um novo burburinho no setor - IA generativa. Ele está mudando a forma como interagimos e pensamos sobre a inteligência artificial. Com a IA conversacional, como o ChatGPT e o Google Gemini, você só precisa digitar algumas instruções na ferramenta e o modelo de IA geralmente responde exatamente com as informações que você solicitou. Agora, a pergunta é: quem são os profissionais que estão criando esses modelos excepcionais de IA?

Os engenheiros de ML, os engenheiros de IA, os cientistas de dados e, obviamente, os engenheiros de prontidão estão sempre pesquisando e trazendo incríveis habilidades de IA para a mesa. Portanto, iniciar uma carreira como engenheiro de prontidão pode ser a próxima grande novidade, assim como ser um desenvolvedor de software era no início dos anos 2000.

Se você já é um profissional de dados ou se a IA é sua paixão, este guia é para você. Ao longo deste artigo, detalharemos instruções passo a passo sobre como se tornar um engenheiro de prontidão. Vamos mergulhar de cabeça!

O que faz um engenheiro do Prompt?

Atualmente, qualquer pessoa que não seja da área de tecnologia pode acessar o ChatGPT e solicitar o que quiser. Então, por que precisamos de engenheiros de prontidão? Bem, os engenheiros de prontidão sabem como solicitar ao modelo de IA que gere resultados precisos. Eles elaboram as perguntas certas e criam prompts de acionamento para que o modelo gere os melhores resultados.

Imagine que você precisa de um código Python para desenvolver uma página de login, então você pode perguntar ao GPT algo como: "Escreva um código Python para criar uma página de login", mas alguém que conhece o prompt o expressa como: "Aja como um desenvolvedor Python e mostre a um desenvolvedor júnior como criar uma página de login que terá campos de entrada para nome de usuário e senha, juntamente com um botão de login." Essa é a essência da engenharia imediata.

Os engenheiros do Prompt também lidam com aspectos muito mais técnicos de lidar com grandes modelos de linguagem. Eles testam e ajustam os modelos de IA usando prompts. O processo envolve o rastreamento do comportamento de um modelo de IA, analisando suas respostas a várias solicitações. Em seguida, eles procuram padrões e vieses, executam testes A/B nos dados de saída e refinam os prompts para lidar com as limitações.

De modo geral, os engenheiros de prompts são os principais atores na otimização de todo o processo de geração de prompts de IA para aplicativos personalizados.

Como se tornar um engenheiro de prontidão

Tornar-se um engenheiro de prontidão é uma decisão inteligente para a carreira, especialmente porque a IA é uma das tecnologias de crescimento mais rápido, com expectativa de uma taxa de crescimento anual composta de 20% nos próximos dez anos. Aqui está um mergulho profundo em como se tornar um engenheiro de prontidão de IA.

Aprenda os fundamentos

1. Mestre Python

Os engenheiros imediatos precisariam de um sólido conhecimento de programação em Python. Saber como codificar em Python permite que você aprenda rapidamente modelos de PNL e de aprendizagem profunda.

Como engenheiro de prontidão, você não pode criar um modelo de linguagem inteiro sozinho. Mas alguns cargos bem remunerados de engenharia de prontidão esperam que você analise os dados gerados pelos modelos de linguagem e obtenha insights sobre eles para aprimorar o modelo. E quando se trata de lidar com dados, o Python se destaca.

Siga estas etapas para aprender Python para engenharia de prompt:

• Aprenda a sintaxe
• Explore as bibliotecas NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn
• Trabalhe na prática com NLTK, spaCy, TextBlob e outras bibliotecas de linguagem natural
• Análise de dados práticos
• Saiba mais sobre modelos de aprendizado de máquina
• Pratique a codificação em Python

2. Entenda os conceitos básicos de IA

Comece sua jornada profissional familiarizando-se com a tecnologia que vai utilizar. Nesse caso, você deve primeiro entender o que é IA e depois explorar seus subcampos. A ideia básica por trás da inteligência artificial (IA) é bastante fascinante: fazer com que as máquinas se comportem de forma inteligente e semelhante aos seres humanos para realizar tarefas específicas.

A aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural, a ciência de dados, a aprendizagem profunda e muitos outros subcampos fazem parte dessa área mais ampla da IA. Primeiro, tenha uma visão geral de cada uma dessas tecnologias e saiba como elas diferem umas das outras.

Confira os recursos abaixo para aprender os fundamentos da IA:

• Fundamentos de IA Faixa de habilidade: Aqui você aprenderá noções básicas de IA, LLMs como o ChatGPT, conceitos de IA geral e uma visão geral do aprendizado de máquina.
• Curso Understanding Artificial Intelligence (Entendendo a Inteligência Artificial): Isso abrange a IA na vida cotidiana, a IA no trabalho, as organizações que integram a IA e os modelos de IA generativa.

Os modelos de linguagem grandes têm uma relação muito forte com a aprendizagem profunda e a PNL. Embora nem todos os engenheiros de prompt criem um modelo de IA a partir do zero, espera-se que eles tenham habilidades sólidas de PNL e aprendizagem profunda para entender o modelo de linguagem que eles solicitam.

3. Saiba mais sobre PNL

O processamento de linguagem natural é um dos tópicos mais quentes em IA no momento. Ele permite que os computadores leiam e interpretem idiomas humanos. O que é ainda mais importante é que ele permite que as máquinas gerem respostas semelhantes às humanas em linguagem natural.

Além disso, a PNL ajuda você a projetar prompts de acionamento que podem moldar um modelo de IA para gerar resultados direcionados. Portanto, como engenheiro de prontidão, a PNL é algo que você deve dominar. Explore as bibliotecas de NLP, como NLTK, spaCy e Transformers, para se preparar para lidar com dados de linguagem.

Você deve começar dominando o processamento básico de texto e se aprofundar em técnicas como tokenização, análise de sentimentos e resumo de texto.

Aqui estão alguns dos melhores artigos e cursos relacionados à PNL:

• O que é processamento de linguagem natural?
• Introdução ao processamento de linguagem natural em Python
• Trilha de habilidades de processamento de linguagem natural

4. Mergulhe fundo na aprendizagem profunda e nos modelos de transformadores

Ao trabalhar para se tornar um engenheiro de prompt, você encontrará com frequência modelos de linguagem grandes, como GPT, Gemini, LLaMA 2 e outros. Esses LLMs nada mais são do que modelos de aprendizagem profunda em escala, projetados para entender e gerar linguagem natural. Para lidar com eles de forma eficaz, você precisará ter uma sólida compreensão dos conceitos de aprendizagem profunda.

O ChatGPT, por exemplo, é alimentado por mais de 175 bilhões de neurônios. Para entender o que são esses neurônios e como eles são alimentados, primeiro você deve conhecer a ideia de redes neurais, a espinha dorsal de muitos algoritmos de aprendizagem profunda.

Em seguida, você deve saber que o "T" em GPT significa "Transformer" (transformador). Os modelos de linguagem grandes e populares são criados na arquitetura Transformer, incluindo o ChatGPT.

As arquiteturas de transformadores usam o que é conhecido como "mecanismo de atenção", uma técnica para melhorar a precisão do modelo, concentrando-se apenas nas partes relevantes dos dados de entrada. O estudo dessas arquiteturas o ajudará a criar prompts eficazes.

Desenvolvimento de habilidades práticas para se tornar um engenheiro rápido

Embora você não precise necessariamente de um diploma para entrar na engenharia de prontidão, deve ter alguma experiência prática em determinadas habilidades técnicas. Vamos explorar as linguagens e técnicas de que você precisa para se destacar.

5. Prática com modelos pré-treinados

Os engenheiros do Prompt passam uma parte considerável de seu tempo trabalhando com modelos pré-treinados. Caso você não saiba, os modelos pré-treinados são os modelos básicos de IA que são amplamente treinados com toneladas de dados. Essa é a primeira etapa da criação de qualquer modelo de linguagem grande.

Se você realmente deseja dominar a engenharia de prompt, familiarize-se com os modelos pré-treinados existentes , como GPT-2, GPT-3, BERT e outros. Insira diferentes prompts e estude como eles reagem. Entenda seus recursos de geração de texto e identifique suas limitações.

Além disso, entenda os parâmetros com os quais esses modelos são treinados. Às vezes, você precisará ajustar seus hiperparâmetros para obter resultados específicos.

6. Ajuste fino para aplicativos personalizados

Apenas algumas empresas podem se dar ao luxo de treinar grandes modelos de linguagem do zero. É por isso que outros o contratam como engenheiro de prontidão, encarregando-o de fazer o ajuste fino dos modelos pré-treinados atuais para seus aplicativos personalizados.

Por exemplo, um modelo pré-treinado pode não ser capaz de gerar um arquivo HTML de acordo com seus requisitos de design. Mas você pode fazer o ajuste fino em conjuntos de dados específicos de UI e HTML para obter os resultados desejados.

Em geral, um engenheiro de prontidão deve ser capaz de ajustar qualquer modelo pré-treinado para tarefas específicas. Isso pode ser feito alimentando os modelos pré-treinados com conjuntos de dados pequenos e específicos.

O pré-processamento de dados, o ajuste de hiperparâmetros e a aprendizagem por transferência são habilidades imprescindíveis para fazer o ajuste fino de um modelo pré-treinado por conta própria.

Lembre-se de que a profundidade dessas habilidades técnicas varia de acordo com os requisitos do cargo para o qual você está se candidatando.

Em geral, para funções de nível básico, apenas os conceitos de PNL e os recursos inteligentes de criação de prompts são suficientes para entrar. No entanto, um trabalho de nível sênior ou de alta remuneração pode exigir uma experiência prática mais profunda com bibliotecas de PNL, algoritmos de aprendizagem profunda e técnicas avançadas de solicitação.

Aqui estão alguns dos guias abrangentes para ajudá-lo a aprender o ajuste fino:

• Um guia introdutório para aperfeiçoar os LLMs
• Ajuste fino do GPT-3 usando a API OpenAI e o Python
• Fine-tuning LLaMA 2: Um guia passo a passo para personalizar o modelo de idioma grande
• Como fazer o ajuste fino do GPT 3.5: Liberando todo o potencial da IA
• FLAN-T5 Tutorial: Guia e ajuste fino

Técnicas de engenharia imediatas

Explore diferentes técnicas de estímulo e aprenda a ser criativo em sua redação. Vamos ver como você pode ser melhor na criação de prompts.

7. Elaboração de prompts mestre

Os modelos de linguagem produzem resultados com base nas entradas que você fornece. Se você puder explicar a um modelo de IA exatamente o que deseja e ajustá-lo para produzir os resultados desejados, pronto, você pode se considerar um engenheiro de prontidão.

Escrever prompts claros e melhorar os prompts existentes são duas das principais tarefas dos engenheiros de prompts. Eles precisam elaborar perguntas e frases que possam direcionar um modelo de IA para respostas relevantes.

Para isso, você precisa ser bom em redação, e uma dica para escrever prompts melhores é incluir contexto e instruções neles. No entanto, para se tornar um mestre em prompt engineering, você precisará aprender algumas técnicas avançadas de prompt engineering, como veremos na próxima seção.

8. Técnicas avançadas de solicitação

Já mencionamos que você deve fazer experiências com modelos pré-treinados, e esse é um ponto que merece ser repetido. Use o DALL-E, o GPT-2, o GPT-3 ou o BERT para praticar diferentes técnicas de solicitação e ver como eles se comportam.

Há várias estratégias para a solicitação de modelos, como a solicitação zero-curta, a solicitação única, a solicitação iterativa e muitas outras. Você pode aprender e praticar essas técnicas de solicitação para se tornar um engenheiro de solicitação excepcional.

Para não perder nada, conheça o LangChain. Temos um guia completo sobre o LangChain para engenheiros de prontidão, mas para uma visão geral rápida, o LangChain é uma estrutura para maximizar a precisão e a relevância dos resultados do modelo.

Avanço na carreira e aplicação no mundo real

Embora ter um diploma em uma área relevante de ciência da computação ou engenharia seja uma vantagem, esse não é o único caminho. Você pode se tornar um engenheiro de prontidão sem ter um diploma ao concluir cursos de certificação, trabalhar em projetos do mundo real e aprender continuamente. Vamos nos aprofundar em cada etapa para moldar sua carreira em engenharia de prontidão.

9. Projetos do mundo real e criação de portfólio

Com uma ideia clara da tecnologia de IA e das habilidades acima, você pode começar a aplicar seus novos conhecimentos em projetos do mundo real. Seja você um profissional ou um estudante universitário, seja voluntário em projetos que precisam de engenharia imediata.

Aqui estão alguns dos grandes projetos de IA que você pode começar a criar:

• 7 projetos de IA para todos os níveis
• 5 projetos que você pode criar com modelos de IA generativa
• 7 projetos de PNL para todos os níveis

Se o seu projeto usar um modelo pré-treinado, tenha um entendimento técnico de como ele é construído e como se comporta. Experimente maneiras diferentes de pedir que o modelo faça coisas e veja como ele responde. Use as técnicas avançadas de estímulo que você aprendeu para acionar o modelo. Dessa forma, você pode transformar sua teoria em habilidades.

À medida que avança, você pode participar de competições relacionadas à IA de conversação e ao LLM em plataformas como a Kaggle para ver sua posição entre seus colegas. Lembre-se de que tudo o que você fizer nessa etapa poderá ser incluído em seu portfólio, tornando seu perfil ainda mais forte.

Ter um portfólio profissional é fundamental em qualquer estágio de sua carreira. O Datacamp tem um construtor de portfólio de fácil edição com belos modelos predefinidos. Portanto, aproveite esse criador de portfólio gratuito para mostrar suas habilidades, experiência, projetos e interesses de forma atraente.

10. Continue aprendendo e se envolva com a comunidade de IA

Faça cursos on-line; há muitos cursos rápidos de engenharia que foram adicionados recentemente. Os cursos de certificação não só o ajudam a adquirir habilidades, mas também acrescentam evidências ao seu perfil de que você realmente aprendeu a tecnologia.

É necessário manter-se atualizado com as últimas tendências, especialmente em tecnologias em expansão como a Sora da OpenAI. Não há melhor maneira de se manter atualizado do que se envolver com a comunidade certa. Para isso, siga os principais pesquisadores e desenvolvedores de engenharia de prompt em sites como LinkedIn, Medium e Twitter.

Conclusão

Agora é o momento certo para começar a usar a IA de geração. O mundo das empresas de tecnologia está procurando engenheiros de prontidão mais do que nunca para implementar a IA conversacional em seus negócios.

O caminho para se tornar um engenheiro de prontidão de IA é gratificante e empolgante. Qualquer pessoa pode se tornar um engenheiro de prontidão com a combinação certa das habilidades técnicas e não técnicas mencionadas ao longo deste artigo.

Se você está pensando seriamente em sua carreira em engenharia de prontidão, explore os seguintes cursos da Datacamp:

• Entendendo o Prompt Engineering
• Introdução ao ChatGPT
• Conceitos de modelos de idiomas grandes
• ChatGPT Prompt Engineering para desenvolvedores