Необходимые навыки GenAI для разработчиков

Представьте себе мир, где ИИ обрабатывает данные, создает произведения искусства, пишет истории, сочиняет музыку и разрабатывает программное обеспечение. Это не научная фантастика — это происходит и меняет отрасли с головокружительной скоростью. Это мощный инструмент, стоящий за такими инструментами, как ChatGPT и Google Gemini, и к 2032 году рынок вырастет до 1,3 трлн долларов — это больше, чем совокупный годовой доход Apple, Amazon и Microsoft!

Поскольку мир вокруг нас меняется в режиме реального времени, один вопрос становится актуальным как для новичков, выходящих на рынок труда, так и для опытных специалистов:

 

Нужны ли мне навыки GenAI, чтобы добиться успеха в качестве разработчика программного обеспечения?

Короткий ответ – да. Изучение навыков GenAI необходимо для поддержания конкурентоспособности, повышения производительности и креативности, а также для обеспечения вашей карьеры в будущем в современном мире, основанном на искусственном интеллекте.

Отсюда еще один обоснованный вопрос может быть:

 

Какие навыки GenAI мне нужно освоить и каков наилучший способ их освоения?

С такими темпами инноваций никогда не рано начинать изучать инструменты GenAI и навыки для разработчиков. Интеграция этих навыков в ваш профессиональный инструментарий с самого начала вашей карьеры может обеспечить значительные преимущества и заложить прочную основу для будущего роста.

 

Ключевые навыки GenAI, которые должен знать каждый разработчик

Каждый разработчик должен быть знаком с несколькими ключевыми концепциями GenAI, с которыми должен быть знаком каждый разработчик. Понимание этих концепций обеспечит прочную основу для любого инженера-программиста, надеющегося оставаться конкурентоспособным в современном технологическом ландшафте.

• Python: Программирование на Python: необходим как основной язык для разработки искусственного интеллекта. Он широко используется благодаря своей простоте и обширным библиотекам, поддерживающим искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и генеративный искусственный интеллект.
• Основы машинного обучения: Понимание основных концепций машинного обучения, включая обучение под наблюдением и без учителя, имеет фундаментальное значение. Ознакомьтесь с алгоритмами и их приложениями.
• Нейронные сети и глубокое обучение: Узнайте, как функционируют нейронные сети и как создавать модели глубокого обучения. Такие инструменты, как TensorFlow и PyTorch, неоценимы для этой цели.
• NLP Обработка естественного языка (NLP): имеет решающее значение для текстовых и языковых задач. Навыки в области NLP позволят вам разрабатывать приложения, которые понимают человеческий язык и генерируют его.

 

• Generative models (Генеративные модели): Погрузитесь в генеративные модели, включая генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автокодеры (VAE), трансформирующие и диффузионные модели. Они необходимы для создания новых данных на основе существующих и находят применение в искусстве, музыке и создании контента.
• Большие языковые модели (LLM): Разберитесь в различных типах, возможностях и оценочных показателях LLM. узнайте, как точно настроить такие модели, как GPT-3 и GPT-4, для конкретных задач, повышая их производительность в соответствии с вашими уникальными потребностями. Эти модели обучаются работе с огромными объемами текстовых данных и обладают потрясающими возможностями, такими как генерация и понимание языка, машинный перевод, диалоговые возможности, код, видео, изображения, генерация речи и ответы на вопросы. Некоторые примеры LLM включают серию GPT, Gemini, Llama, Mistral, Ollama, Vicuna, Olmo и Phi-2.
• Prompt engineering (Разработка подсказок): Изучите искусство проектирования и уточнения подсказок для оптимизации вывода языковых моделей. Входной запрос, который отправляется в LLM, называется подсказкой. ​Подсказка обеспечивает первоначальный ввод текста, который помогает модели генерировать релевантный и согласованный ответ. Эффективная разработка подсказок может значительно повысить точность и релевантность ответов, генерируемых искусственным интеллектом.
• Vector databases (Векторные базы данных): Основные векторные базы данных, которые необходимы для обработки многомерных данных в приложениях GenAI. Эти базы данных обеспечивают эффективное хранение и извлечение векторов, необходимых для поиска сходства и кластеризации. Это база данных, в которой хранятся различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео, в числовой форме, называемой вектором. Некоторые примеры включают Faiss, Chromadb и pinecone. Овладейте любым из них, чтобы повысить квалификацию в своей карьере генератора искусственного интеллекта.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG, Поиск -расширенная генерация): Изучите методы RAG, которые сочетают возможности систем поиска с генеративными моделями. Поскольку магистры права не обучаются работе с нашими индивидуальными наборами данных, RAG помогает добавлять эти данные в LLM. Это помогает получать точные и контекстуально релевантные ответы. RAG работает путем принятия входного запроса, извлечения релевантной информации из большого массива данных и использования этой информации для генерации контекстуально релевантного ответа.
• LangChain: Узнайте о LangChain — последовательностях языковых моделей, работающих вместе. Понимание того, как реализовать и оптимизировать LangChain, может значительно повысить производительность ваших приложений искусственного интеллекта. LangChain – фреймворк с открытым исходным кодом, доступный на Python и JavaScript, который упрощает интеграцию больших языковых моделей (LLM) для разработки приложений на базе LLM.

Еще один продукт, запущенный теми же разработчиками, что и LangChain, – это LangSmith. Эта комплексная платформа для разработчиков предназначена для каждого этапа жизненного цикла приложений на базе LLM, независимо от того, используете вы LangChain или нет. Она позволяет вам эффективно отлаживать, сотрудничать, тестировать и отслеживать ваши приложения на базе LLM. LangGraph (еще один продукт той же организации) – это библиотека для создания многопользовательских приложений с отслеживанием состояния с использованием LLM, предназначенная для создания агентных и мультиагентных рабочих процессов.

• Agentic systems (Агентские системы): Изучайте агентские системы, в которых агенты искусственного интеллекта взаимодействуют друг с другом и с окружающей средой. Эти системы жизненно важны для разработки автономных решений с искусственным интеллектом для выполнения сложных задач с минимальным вмешательством человека. Агентные системы относятся к моделям и фреймворкам, которые обладают возможностями автономного принятия решений, что позволяет им выполнять сложные задачи без постоянного руководства со стороны человека.
• Ollama: Ознакомьтесь с Ollama. Хотите знать, как запустить LLM на вашем локальном компьютере? Беспокоитесь о памяти, графических процессорах и других требованиях? Введите Ollama: удобную платформу с открытым исходным кодом, упрощающую запуск LLM. Представьте себе файл Docker, предварительно загруженный с весами и настройками LLM. Ollama поддерживает ряд моделей, таких как серия Llama, семейство Phi, Mistral и Gemma 2, и интегрируется с LangChains для расширения функциональности.

 

Какие навыки GenAI помогут разработчикам продвинуться в отрасли?

Теперь давайте рассмотрим, чего требует отрасль от разработчиков с различными специализациями в области искусственного интеллекта — от должностей начального уровня до руководящих должностей.

 

Для начала крайне важно иметь четкое представление о генеративном ИИ и быть в курсе последних тенденций в этой области. Вы должны понимать, как обучаются LLM, как создавать эффективные подсказки и как используются RAG и векторные базы данных. Также важно владеть LangChain.

Кроме того, на некоторых должностях может потребоваться опыт работы с такими инструментами, как Hugging Face, AutoGPT и AgentGPT. Некоторые компании также ищут специалистов в разработке интерфейсов для систем, облегчающих использование их местных LLM.

 

По мере продвижения вверх по иерархии фирмам требуется обширный опыт работы с алгоритмами AI/ML/DL и практический опыт точной настройки LLM для индивидуальных наборов данных. Кандидаты должны уметь выбирать подходящую векторную базу данных для удовлетворения потребностей компании. Опыт работы с генеративным ИИ и решениями на основе LLM, а также навыки оценки LLM часто необходимы. Ведущий инженер по генеративному ИИ должен уметь настраивать LLM с нуля и объяснять технические термины нетехническим заинтересованным сторонам. Кроме того, многие компании ценят опыт работы с диффузионными моделями и трансформаторами.

Давайте рассмотрим некоторые названия должностей и соответствующие им требования, чтобы понять, чего отрасль ожидает от свежих выпускников CS или разработчиков, начинающих работать в области генеративного ИИ.

Уровень	Должность	Набор навыков
Entry	Prompt Engineer	Кодирование с помощью библиотек Python, таких как TensorFlow или PyTorch. Опыт в области ML, особенно в области больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта. Усовершенствование методов подсказок для повышения эффективности, оценка производительности с помощью тестирования. Проектирование и разработка высококачественных подсказок для расширения возможностей LLM. Создание разнообразных подсказок, адаптированных к конкретным задачам искусственного интеллекта.
Entry	GenAI Researcher GenAI Architect GenAI Strategist	Кодирование с помощью библиотек Python, таких как TensorFlow или PyTorch. Разработка генеративных решений с использованием искусственного интеллекта, данных и инфраструктуры. Создание генеративных моделей и выбор архитектуры для конкретных выходных данных (текст, изображения, код). Опыт в LLM, технологиях генерации с дополнением к поиску (RAG), векторных базах данных, агентских системах и фреймворках, таких как LangChain, Claude и LlamaIndex. Разработка и развертывание крупномасштабных языковых моделей и генеративных систем искусственного интеллекта с использованием таких фреймворков, как TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, OpenAI и LangChain.
Senior	GenAI Engineer Chief GenAI Architect LLM Engineer GenAI Researcher	Создание, доработка и оптимизация подсказок для повышения производительности LLM. Создание и тонкая настройка генеративных моделей, выбор архитектуры на основе потребностей в выходных данных. Сотрудничество между командами клиентов для разработки и архитекторства генеративных решений искусственного интеллекта с использованием ML и DL. Использование технологий RAG и фреймворков LLM, таких как LangChain, Claude и LlamaIndex. Оценка и выбор инструментов искусственного интеллекта и моделей ML, а также их создание и обучение с использованием Python и технологий с открытым исходным кодом. Работа с реестрами моделей LLM, API, моделями встраивания и векторными базами данных. Проектирование и прототипирование повторно используемых компонентов для решений на основе LLM. Создание одноагентных и мультиагентных систем.

 

Каков наилучший способ овладеть навыками GenAI?

Изучение навыков GenAI может быть захватывающим и непростым делом из-за стремительного развития инноваций в этой области. У многих разработчиков возникают вопросы о том, с чего начать и как убедиться, что они усваивают наиболее актуальную информацию.

Лучше всего начать с создания прочной основы программирования, сосредоточив внимание на Python, основном языке, используемом при разработке искусственного интеллекта. Освоившись с Python, переходите к пониманию базовых концепций искусственного интеллекта и машинного обучения, таких как контролируемое и неконтролируемое обучение, нейронные сети и глубокое обучение. Ознакомьтесь с популярными библиотеками, такими как TensorFlow и PyTorch. Оттуда вы сможете погрузиться в более специализированные области, такие как обработка естественного языка (NLP), генеративные модели и модели большого языка (LLM).

В связи с быстрыми темпами внедрения инноваций крайне важно обеспечить актуальность ваших учебных материалов по GenAI. Для решения этой проблемы выбирайте авторитетные платформы, известные качественным контентом, и опытных инструкторов. Компания Educative выделяется здесь, предлагая регулярно обновляемые курсы, отражающие достижения в области искусственного интеллекта. Благодаря интерактивным урокам и практическим проектам Educative помогает вам усвоить теоретические концепции и позволяет создавать модели и экспериментировать с ними, предоставляя вам практический опыт, необходимый для овладения навыками GenAI.

Кроме того, дополняйте свои знания текущими исследовательскими работами и статьями, а также общайтесь с сообществами и форумами искусственного интеллекта, чтобы получать информацию в режиме реального времени.

Применение полученных знаний в проектах и небольших приложениях также является отличной идеей.

 

Лучшее время для начала обучения – сейчас

Генеративный ИИ произвел революцию в мире, и даже работа начального уровня теперь требует передовых знаний.

Чтобы оставаться конкурентоспособным в индустрии разработки программного обеспечения, каждый разработчик должен иметь рабочее представление о LLM и моделях распространения, а также практический опыт точной настройки LLM на основе пользовательских данных, интеграции RAG и использования хотя бы одной векторной базы данных. Вы также должны быть знакомы со всеми типами методов тонкой настройки и иметь практический опыт работы хотя бы с одним из них. То же самое относится и к методам оценки LLM.

Поскольку подсказки – это способ общения с LLM, вы должны знать, как эффективно писать их, чтобы минимизировать затраты и оптимизировать результаты. Кроме того, понимание возможностей LLM имеет решающее значение, чтобы вы могли эффективно использовать их для удовлетворения потребностей компании.