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AI工程師是什麼？生成式AI工程師要掌握哪些技能？

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生成式AI工程師

隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展，特別是生成式AI（如OpenAI的GPT系列）的興起，生成式AI工程師成為了一個極具前景的職業。但成為一名優秀的AI工程師，需要學習哪些技能呢？本文將介紹生成式AI工程師的角色，以及成為該領域專家所需的關鍵技能。

AI工程師是什麼？

生成式AI工程師專注於設計、開發和應用生成式人工智慧模型。這些模型能夠基於給定的數據生成新的內容，例如文本、圖像或音樂。生成式AI工程師的工作不僅包括模型訓練和優化，還涉及理解和應用大型語言模型（LLM），如OpenAI的GPT-4。

生成式AI開發應用典範轉移

傳統 AI生成式 AI
用途基於數據做預測、分類、推薦等最佳化問題使用預訓練模型，生成新的資訊
資料準備需要標註好的資料，進行模型訓練。有數據非常重要。不需要先準備資料，可直接使用訓練好的模型。需要進一步微調時，才需要準備數據，而且數據也可以透過 LLM 做合成。
模型專用模型，不同任務需要重新訓練通用模型，可以處理各式各樣的任務
應用開發流程搜集資料 ➡️ 特徵工程 ➡️ 訓練模型 ➡️ 最佳化參數 ➡️ 部署模型 ➡️ 整合進產品無需訓練模型，直接可在產品中呼叫 LLM API 打造應用
人才重點需要機器學習工程師: 熟習機器學習理論(線性與邏輯迴歸、決策樹、SVM、深度學習等)、自動化數據流程和模型訓練、部署模型，最後讓軟體工程師整合在產品中需要熟悉 Prompt Engineering 的軟體工程師
Source: 淺談 Generative AI Engineer 和 LLM 應用開發 Roadmap by ihower
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AI工程師工作內容

AI工程師在設計、開發及實施生成式AI模型方面擔當關鍵角色，他們利用機器學習和AI的知識，創建能夠基於現有數據生成新內容的模型。以下是AI工程師主要的職責和技能要求：

1. 設計、開發和實施生成式AI模型

  • 設計階段： 確定最佳算法來實現預期結果，要求對各種生成式AI算法及其優缺點有深入理解。
  • 開發階段： 包括用現有數據訓練模型並進行微調以提升性能。
  • 實施階段： 將AI模型整合到現有系統中或圍繞模型設計新系統，需要強大的軟件開發理解能力。

2. 調整現有生成式AI模型

  • 調整和精煉預先存在的模型以增強性能、適應新數據或滿足特定項目需求。
  • 分析模型行為，識別表現不佳或產生意外結果的領域。
  • 可能涉及調整超參數、修改模型架構或豐富訓練數據集。

3. 開發和維護AI流程

  • 開發： 設計和實施高效的模型訓練和部署步驟。
  • 維護： 定期檢查和更新流程以確保最佳運作。

4. 跨職能團隊合作

  • 與數據科學家、軟件工程師和項目經理合作，定義項目要求和目標。
  • 需要強大的溝通技巧和團隊合作能力。

AI工程師需要掌握哪些技能？

  1. LLM API：
    • 應用場景：使用LLM API，AI工程師可以將先進的語言理解和生成能力集成到各種應用中，例如聊天機器人、內容創建工具、自動化客服系統等。
    • 實際運用：例如，在建立一個自動回答財經相關問題的聊天機器人時，工程師會利用GPT-4 API來解析用戶查詢並生成相關、準確的回答。
  2. Prompt技巧：
    • 應用場景：精確設計prompt可以顯著提升生成內容的品質和相關性，例如在自動撰寫新聞稿、創建市場行銷內容或生成技術文檔時。
    • 實際運用：在生成特定風格的市場行銷文案時，工程師會仔細構思、設計prompt，以確保生成的文案符合目標受眾的喜好和語境。
  3. Prompt Engineering：
    • 應用場景：這對於改進AI模型在特定領域（如法律、醫療或技術）的表現特別重要。
    • 實際運用：例如，在開發一個專為法律專業人士提供法律建議的AI系統時，工程師需要精心設計prompt，以確保生成的建議既專業又準確。
  4. Chaining：
    • 應用場景：在複雜的問題解決中，例如結合圖像識別和語言生成來創建一個能描述圖像內容的系統。
    • 實際運用：AI工程師可能會將一個視覺識別模型與一個語言生成模型鏈接起來，以創建一個能夠描述場景並生成相關敘述的系統。
  5. Embeddings：
    • 應用場景：嵌入向量在自然語言處理、推薦系統和相似度搜尋等領域中非常重要。
    • 實際運用：例如，在建立一個客製化新聞推薦系統時，工程師會使用嵌入向量來理解用戶的興趣和新聞文章的內容，從而提供客製化的推薦。
  6. Vector Database：
    • 應用場景：在需要高效管理和檢索大量嵌入向量的場合，如構建一個面向大規模檔案集的快速搜尋系統。
    • 實際運用：AI工程師可能會使用向量資料庫來優化檔案檢索過程，提高搜尋的相關性和效率。
  7. RAG（Retrieval-Augmented Generation）：
    • 應用場景：當需要資訊豐富且高度準確的內容時，例如自動撰寫研究報告或產生詳細的產品描述。
    • 實際運用：AI工程師會結合檢索和生成技術，來確保生成的內容不僅流暢自然，而且包含了準確且豐富的資訊。
  8. Agent：
    • 應用場景：在需要獨立執行複雜任務的場合，如自動化數據分析、客戶服務或網路行銷活動管理。
    • 實際運用：一名AI工程師可能會開發一個AI agent，以自動執行市場趨勢分析，並根據分析結果調整網路廣告策略。

成為一名成功的AI工程師需要掌握一系列高度專業化的技能，這些技能在現代商業、科技和創新領域有著廣泛的應用價值。

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