使人工智能生成的结果与业务或项目目标保持一致

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制定有效的提示：制定精确的、适合上下文的提示，以引出人工智能模型所需的响应。
测试人工智能行为：分析模型如何响应不同的指示，识别生成结果中的模式、偏差或不一致。
细化和优化线索：通过迭代测试不断改进线索，以提高模型响应的准确性和可靠性。
进行 A/B 测试：比较不同广告的效果，并根据用户反馈和效果指标对其进行改进。
文档框架：创建针对特定用例或行业优化的可重用咨询库。
与利益相关者合作：与开发人员、产品团队和客户合作，
调整 AI 模型：在训练过程中使用定制的提示来调整预先训练 危地马拉电话数据 的 AI 模型，以改善其在特定应用中的行为。
确保人工智能的道德使用：识别并减轻指示和结果中的偏见，以确保公平、包容性并遵守道德准则。
培训和教育用户：帮助最终用户和团队了解与 AI 模型有效交互的最佳实践。
表：AI关键功能对比
纸 基本职责 必要的技能 使用的典型工具/技术
机器学习工程师 开发机器学习模型并将其部署到生产中。
数据科学家 分析数据以提取见解并构建预测模型。 统计、数据可视化、机器学习 熊猫、NumPy、R、Python
提示工程师 开发和完善指令以优化 AI 模型的结果。 NLP、创意写作、理解法学硕士 GPT、ChatGPT、浪链
如何快速成为一名工程师
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成为一名敏捷工程师是一个明智的职业决定，特别是因为 Gen AI 是发展最快的技术之一，预计未来十年将出现显着增长，预计到 2030 年该行业的价值将达到 3561 亿美元。下面深入探讨如何成为一名快速的人工智能工程师。

学习基础知识
1.Python大师
快速工程师需要对 Python 编程有深入的了解。了解如何使用Python 编码可以让您快速学习NLP和深度学习模型。

作为一名快速工程师，您无法自己构建完整的语言模型。但一些高薪的快速工程工作希望你分析语言模型生成的数据，并从中获得见解以改进模型。在处理数据方面，Python 表现出色。

请按照以下步骤学习 Python以进行快速工程：