Lale智慧服務入口
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最新職業 AI 訓練師是什麼?如何成為聊天機器人進化的幕後推手?

自從 OpenAI 於2022年11月推出聊天機器人ChatGPT,AI 人工智慧相關職缺也跟著飆升。根據1111人力銀行指出,目前工作機會數達67.4萬筆,有高達7萬筆的科技業相關職缺,相較於年初的近6萬筆,成長16.6%,且與 AI 人工智慧相關工作機會甚至飆升近6000筆。

另外,世界經濟論壇也預測到了2025年,AI 技術將創造9,700萬個新工作崗位,隨之而起的 AI 訓練師(Prompt Engineer),就是其中能夠影響到聊天機器人發展的重要幕後推手。究竟成為 AI 訓練師需要哪些專業能力?又要如何訓練聊天機器人,讓它能夠更加融入你我的生活?

圖片來源:Freepik

什麼是 AI 訓練師(Prompt Engineer)?

AI 訓練師(Prompt Engineer)的職缺,最早是由 AI 初創公司 Anthropic 發佈於美國求職網站 Indeed 上,當時開出的薪資高達17.5萬美元~33.5萬美元/年。截至目前使用「prompt engineer」於美國的 indeed 網站搜尋,仍可找到近4000個相關的工作職缺。

圖說:AI 訓練師職缺薪資高達17.5萬美元~33.5萬美元/年,來源:Indeed

AI 訓練師(Prompt Engineer)的職責主要是訓練或協助調整 AI 產出正確或想要的答案。AI 訓練師通常需具備自然語言與機器學習、深度學習等專業技術,並透過訓練通模型使 AI 能夠自動學習和理解、執行特定任務,提高模型效率。

AI 訓練師需具備哪些專業能力?

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AI 訓練師專業能力#1:機器學習和統計知識

AI 訓練師需要擁有機器學習和統計學的基本概念及瞭解原理,像是監督式學習(有固定答案)、非監督式學習(無固定答案)等,需要瞭解不同的機器學習演算法,並根據不同問題的需求做出最合適的選擇。

 

AI 訓練師專業能力#2:編程和數據處理能力

AI 訓練師需能夠處理和操縱大量的數據,進行資料淨化(data cleaning)、特徵工程(feature engineering)和數據預處理(data pre-processing)等任務,並懂得 C++、Java、Julia、Python 等一些常用的機器學習語言。

 

AI 訓練師專業能力#3:深度學習和神經網路相關知識

AI 訓練師需熟悉深度學習的基本概念和神經網路的結構,例如循環神經網路(RNN)、遞歸神經網路(LSTM)和卷積神經網路(CNN)等。

 

AI 訓練師專業能力#4:數據分析和解決問題能力

AI 訓練師需具備良好的數據分析能力,要能理解數據中的模式和趨勢,並從實際的問題出發,尋找最適合提示的方式與策略,以利機器在生成內容時,能提供最佳的提示和關鍵字。另外,還需要能及時發現問題並解決,以確保機器生成內容的品質和效率。

 

AI 訓練師專業能力#5:創新和邏輯思維能力

AI 訓練師需能夠提出新的想法,並於訓練過程中尋找創新的解決方案。另外,邏輯思維能力也是一項重要的能力,需能從複雜的訊息中提煉出關鍵的提示和關鍵字,並將這些內容重新組織成清晰、有條理的結構,以利機器能依據這些結構生成相應的內容。

 

AI 訓練師專業能力#6:語言表達能力

AI 訓練師師需有良好的語言表達能力,能清晰、準確地表達所想要表達的訊息,以利為機器生成的內容提供準確、流暢的提示。

 

AI 訓練師如何訓練聊天機器人?

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聊天機器人訓練方式#1:定義目標和範圍

AI 訓練師需與合作對象確認想透過聊天機器人達成什麼樣的目標,例如建立線上客服、提供消費者產品選購建議、預定餐廳或飯店等,明確的定義出需被滿足的需求及範圍,還有希望獲得的使用者體驗。

 

聊天機器人訓練方式#2:收集和準備數據

AI 訓練師需要收集和準備用於訓練的數據集,例如大量的對話文案、用戶查詢和相應的回答或回覆。提供愈豐富、多樣化的數據內容,能夠包含各種用戶可能會採取的行為、詢問的問題,就可更有效的幫助提升聊天機器人的應對能力。

 

聊天機器人訓練方式#3:標記和樣本選擇

當 AI 訓練師準備訓練聊天機器人時,需對數據進行標記和樣本選擇,確保模型訓練可正確輸入和輸出。

對於每個用戶查詢,AI 訓練師會標記出用戶的意圖(intent)和相關實體(entities),以幫助模型理解用戶的需求,並且對於每個回答標記出正確的內容。另外,AI 訓練師需要從可用的數據庫中選擇合適的樣本,作為訓練用的資料,透過選擇不同類別和情境的樣本,以確保數據庫的平衡性和代表性。

 

聊天機器人訓練方式#4:模型設計和建構

AI 訓練師會根據問題的特點和目標來選擇和設計適合的機器學習或深度學習模型結構,具體來說會執行以下步驟:

(1)算法選擇:

根據問題性質,選擇適合的機器學習或深度學習算法,例如對於圖像分類採用卷積神經網絡(CNN),對於自然語言問題則採取循環神經網絡(RNN)等。

 

(2)超參數調整:

調整模型的超參數,例如學習率、批量大小等,以優化模型的性能。

 

(3)網路架構設計:

設計合適的深度學習模型結構,像是層數、神經元配置和激活函數選擇。

 

(4)模型評估和調整:

評估模型性能,使用測試數據集或交叉驗證,並調整參數和架構以改進模型效果。

 

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原文首發於「Lale快報」網站,原文頁面連結

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