Cómo los Ingenieros de Prompts de IA ganan asombrosamente más de $300k en Finanzas, Salud o Derecho

El Ingeniero de Prompts de IA es el tema de conversación y una persona puede ganar hasta $335,000 al año – sin ningún título en ingeniería informática ni habilidades avanzadas de codificación. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT y Bard son poderosos, pero su poder se aprovecha mejor por personas con experiencia en cómo funcionan. “Como casi cualquier cosa en la vida”, bromeó uno de los aspirantes a este puesto. Las grandes empresas están contratando personas para dar sentido a los LLM y obtener el máximo provecho de la tecnología de IA. Estos trabajos podrían ser para ingenieros de prompts con experiencia general, o para personas con habilidades más específicas del dominio, como en los campos de las finanzas, la atención médica o el derecho. Aquí hay consejos cruciales para los aspirantes.

Un reciente documento de investigación de la Universidad de Stanford, en colaboración con la Universidad de California, Berkeley, y la firma de investigación Samaya AI, destaca la importancia de la ingeniería de prompts para mejorar el rendimiento de los modelos de IA. El estudio revela que la longitud de los prompts dados a los modelos de IA impacta significativamente su capacidad para ejecutar comandos con precisión. Comprender esta información crucial puede llevar a interacciones más impactantes con la IA, especialmente en la industria financiera, donde las principales instituciones financieras contratan investigadores de IA con salarios superiores a $300k para explorar las capacidades de los bots de IA.

El desafío de la longitud del prompt en los modelos de IA

La investigación señala que los modelos de lenguaje, basados principalmente en Transformadores, luchan con secuencias largas, lo que lleva a dificultades para procesar prompts extensos. La “ventana de contexto” de un modelo de lenguaje, que considera las palabras que rodean un término clave al generar respuestas, es crucial en este contexto. El estudio identifica una “curva en U distintiva” en la precisión de los modelos de lenguaje, donde la información más cercana al medio de un prompt tiende a ser ignorada, impactando el rendimiento del modelo. La implicación es que, si bien la información al principio y al final de los prompts sigue siendo útil, los datos cruciales en el medio pueden pasarse por alto.

Superar las limitaciones de los transformadores

La mala escalabilidad de los Transformadores a secuencias largas plantea un desafío para la ingeniería de prompts. Aumentar el tamaño de la ventana de contexto, que los científicos de Meta habían explorado a través de la Interpolación de Posición, podría parecer una solución. Sin embargo, el estudio de Stanford revela que cuando el prompt completo excede la capacidad de la ventana, los resultados muestran una curva “casi superpuesta”, lo que indica una mejora limitada en el rendimiento del modelo.

Instituciones financieras aprovechando la investigación de IA

Más allá de los círculos académicos, las principales instituciones financieras están invirtiendo activamente en investigación de IA para explorar las capacidades de los bots de IA en sus operaciones. Bloomberg está desarrollando actualmente BloombergGPT y contratando a varios investigadores senior de IA con salarios que superan los $300k. JPMorgan también está aumentando significativamente la contratación de personal centrado en la IA para roles de producción e investigación, enfatizando especialmente el desarrollo de su bot de asesoramiento financiero, IndexGPT. Para tener éxito en estos roles, los candidatos deben comprender la importancia de la ingeniería de prompts y su impacto en el rendimiento de los modelos de IA.

El papel de los ingenieros de prompts de IA en las finanzas

La ingeniería de prompts tiene un inmenso potencial en la industria financiera, donde los bots de IA pueden impactar significativamente los flujos de trabajo, la gestión de riesgos y el servicio al cliente. Al optimizar las estructuras de los prompts, las instituciones financieras pueden mejorar las capacidades de los bots de IA para analizar y procesar datos con precisión, lo que lleva a una toma de decisiones más informada y mejores experiencias para el cliente.

Utilizar subtítulos para una ingeniería de prompts impactante

1. Comprender el impacto de la longitud del prompt: El estudio de Stanford arroja luz sobre cómo los prompts afectan el rendimiento del modelo de IA, instando a los ingenieros de prompts a encontrar un equilibrio entre la información relevante y la brevedad del prompt.

2. El desafío de los transformadores y la ventana de contexto: Las limitaciones de los Transformadores para manejar secuencias largas plantean desafíos significativos para la ingeniería de prompts, lo que hace crucial optimizar el tamaño de la ventana de contexto para interacciones de IA efectivas.

3. El fenómeno de la curva en U: La investigación revela el patrón de curva en U de la precisión en los modelos de lenguaje, enfatizando la necesidad de posicionar la información crítica lejos del medio de los prompts para mejorar el rendimiento de la IA.

4. Superar el dilema del transformador: Si bien aumentar el tamaño de la ventana de contexto parece prometedor, el estudio destaca las limitaciones potenciales cuando los prompts exceden la capacidad de la ventana, lo que requiere enfoques innovadores para la ingeniería de prompts.

5. Investigación de IA en la industria financiera: Las instituciones financieras están adoptando la investigación de IA y contratando investigadores senior de IA con salarios competitivos para explorar las capacidades de los bots de IA, especialmente en la mejora del asesoramiento financiero y la gestión de riesgos.

6. Desbloquear el potencial de la IA: Al adoptar una ingeniería de prompts impactante, la industria financiera puede aprovechar los bots de IA para optimizar los flujos de trabajo, optimizar la evaluación de riesgos y mejorar el servicio al cliente, contribuyendo a una mayor eficiencia y competitividad.

La ingeniería de prompts es un aspecto pivotal de las interacciones de IA, impactando significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje. A medida que las instituciones financieras continúan invirtiendo en investigación de IA, optimizar las estructuras de los prompts se vuelve cada vez más crucial para desbloquear todo el potencial de los bots de IA. Los profesionales pueden aprovechar la tecnología de IA para transformar la industria financiera y impulsar un mayor éxito en un paisaje digital en rápida evolución comprendiendo los desafíos y oportunidades en la ingeniería de prompts.

Palabras de precaución

¿Pensando en cambiar de carrera a mitad de tu grado? Alguien advirtió que es demasiado pronto para saber si un trabajo de ingeniero de prompts tiene poder de permanencia y potencial a largo plazo. Recuerda no hace mucho tiempo cuando todos en el Valle de Silicio estaban abandonando sus trabajos tecnológicos “tradicionales” para entrar en criptomonedas, NFT, Web 3.0 y el Metaverso? Muchos de esos trabajos no dieron frutos y los trabajos de ingeniería de prompts podrían terminar de la misma manera. La IA se está volviendo más inteligente con los ajustes de los desarrolladores de IA y pronto podrá auto-promptearse en el futuro, eliminando la necesidad de mucha intervención humana. AutoGPT ya está yendo en esa dirección.

Con el tiempo, la ingeniería de prompts puede perder su novedad, haciendo menos probable que necesitemos “expertos” en esta área. También es totalmente posible que toda la industria de la IA produzca estafadores — como ocurre con todas las cosas competitivas y de altas apuestas — y colapse sobre sí misma. Así que, tenga cuidado con sus decisiones de vida.