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Nous savons tous que l’IA générative est sur le bout de la langue de tout le monde. Les entreprises recherchent de nouvelles façons de l’intégrer dans leur activité. Certaines entreprises envisagent de créer leurs propres outils. Les ingénieurs en apprentissage automatique recherchent des moyens de transition en tant qu’ingénieurs rapides. Tout le monde veut une part du gâteau.
Le marché de l’IA générative continuera de croître et de devenir plus populaire. L’un des principaux aspects que beaucoup de gens examinent est la manière dont ils accèdent à ce marché de 45 milliards de dollars.
La base de la maîtrise de l’IA générative repose sur une ingénierie rapide. Et à mesure que le marché se développe, le marché des ingénieurs prompts va également croître.
L’ingénierie rapide est la meilleure pratique pour concevoir des entrées pour des outils d’IA générative visant à produire des résultats optimaux. Les entreprises veulent ces résultats optimaux et ont donc besoin des meilleurs du jeu pour y parvenir !
Les ingénieurs Prompt sont très demandés et en font une belle carrière : Les ingénieurs d’IA Prompt gagnent 300 000 $/an
De quelles compétences un ingénieur Prompt a-t-il besoin ?
Les principales compétences techniques dont un ingénieur rapide a besoin sont la maîtrise technique de :
- Intelligence artificielle
- Modèles d’apprentissage automatique
- Traitement du langage naturel
- GPT (Transformateur Génératif Pré-entraîné)
En plus de ces compétences techniques, ils auront également besoin de compétences générales en matière d’acuité linguistique :
- Langue
- Grammaire
- Syntaxe
- Sémantique
Comment puis-je devenir un ingénieur Prompt ?
Comme il s’agit d’un article de blog général, certains d’entre vous sont peut-être déjà dans le domaine technologique en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique, tandis que d’autres d’entre vous débutent peut-être. Par conséquent, je vais créer une feuille de route pour vous aider à devenir un ingénieur rapide du début à la fin.
Apprentissage automatique
Lien: Spécialisation en apprentissage automatique
Tout d’abord, vous aurez besoin d’une bonne compréhension de l’apprentissage automatique. Stanford propose ce cours et DeepLearning.AI est spécifique aux personnes qui souhaitent se lancer dans l’IA en maîtrisant les concepts fondamentaux de l’apprentissage automatique tout en étant capables de développer des compétences pratiques en apprentissage automatique grâce à un programme de 3 cours.
Traitement du langage naturel
Lien: Spécialisation Traitement du Langage Naturel (NLP)
Une fois que vous avez une bonne compréhension de base des modèles d’apprentissage automatique, vous souhaitez maintenant comprendre la beauté du langage et la manière dont il est traité dans les ordinateurs. En mettant à profit ce que vous avez appris dans le cadre de la spécialisation en apprentissage automatique, vous apprendrez à maîtriser les techniques de pointe de la PNL à travers quatre cours pratiques.
IA générative et LLM
Lien: IA générative avec de grands modèles de langage
Il est désormais temps de combiner les deux. Prenez vos connaissances des modèles d’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel et fusionnez-les pour comprendre les grands modèles de langage. Vous acquerrez des connaissances fondamentales, des compétences pratiques et une compréhension fonctionnelle du fonctionnement de l’IA générative tout en créant de la valeur grâce à une technologie de pointe avec les conseils d’experts AWS.
IA générative et transformateurs
Lien: Modélisation générative du langage IA avec Transformers
Pour devenir ingénieur rapide, il est impératif que vous vous familiarisiez avec les transformateurs. Les transformateurs aident les machines à comprendre, interpréter et générer le langage humain. Dans ce cours, vous serez en mesure d’expliquer le concept de mécanismes d’attention dans les transformateurs et également de décrire la modélisation du langage avec le GPT basé sur un décodeur et le BERT basé sur un encodeur. Vous passerez ensuite à la mise en œuvre du codage positionnel, du masquage, du mécanisme d’attention, de la classification des documents et à la création de LLM comme GPT et BERT.
Ingénierie rapide
Lien: Ingénierie d’invite ChatGPT pour les développeurs
Et lorsque vous avez toutes ces connaissances à votre actif, vous souhaitez apprendre l’ingénierie rapide. Le dernier objectif de votre transition de carrière est de comprendre et de développer une intuition autour des meilleures pratiques pour une ingénierie rapide. Il existe de nombreuses ressources pour vous aider à le perfectionner. Dans ce cas, c’est là que vos soft skills entreront en jeu et votre capacité à comprendre le langage et également à comprendre des outils tels que ChatGPT et comment ils interprètent le langage.
Salaire d’ingénieur rapide
En fonction de l’entreprise, du lieu et des années d’expérience, votre salaire pour tout emploi variera.
Si nous examinons les ingénieurs Prompt au Royaume-Uni, à Londres, les ingénieurs Prompt débutants commencent entre 30 000 et 40 000 £. Au fur et à mesure que vous commencez à acquérir quelques années d’expérience supplémentaires, vous pouvez vous attendre à gagner entre 40 000 et 50 000 £. Aux niveaux supérieurs, les salaires rapides des ingénieurs varient entre 50 000 £ et 70 000 £.
Cela étant dit, aux États-Unis, certains ingénieurs de Prompt gagnent 350 000 $ par an dans certaines des plus grandes entreprises.
Si vous souhaitez faire de la banque et êtes désireux de poursuivre une carrière dans l’ingénierie rapide. Jetez un œil à des compétences plus spécialisées dans le domaine de l’ingénierie rapide, telles que l’ingénierie rapide multimodale, la sécurité rapide et l’automatisation des tests rapides.
Envelopper le tout
Si vous envisagez une ingénierie rapide, le moment est venu d’exécuter la transition. Le marché de l’IA générative ne fera que continuer à croître et aura besoin de personnes pour répondre à ces demandes élevées.
Nisha Arya est un data scientist, un rédacteur technique indépendant, ainsi qu’un éditeur et gestionnaire de communauté pour KDnuggets. Elle est particulièrement intéressée à fournir des conseils de carrière ou des tutoriels en science des données et des connaissances théoriques sur la science des données. Nisha couvre un large éventail de sujets et souhaite explorer les différentes manières dont l’intelligence artificielle peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Passionnée d’apprentissage, Nisha cherche à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en rédaction, tout en aidant à guider les autres.
