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Quello di "prompt engineer" potrebbe divenire presto il nuovo lavoro del secolo. O almeno di questa parte del secolo, così fervida di iniziative relative ai large language models (LLM), natural language processing models (NLP) ed altri software di AI basati appunto su prompt. Ne è la prova l’annuncio di Anthropic, impresa in cui recentemente Google ha pesantemente investito, che cerca appunto un prompt engineer con esperienza e capacità di problem solving. La posizione prevede uno stipendio molto interessante compreso tra 250.000 e 300.000 dollari americani. Anche se si tratta di una professione del tutto nuova, possiamo tentare di definire il "prompt engineer", nell’ambito della AI, come il responsabile della progettazione e creazione di prompt efficaci da utilizzare nei modelli di NLP. Ciò comporterebbe la comprensione del compito o del problema che il modello deve risolvere e la creazione di prompt appropriati che aiutino a guidare il modello verso l’esito desiderato. Un prompt engineer potrebbe anche essere responsabile del training e del perfezionamento dei modelli di linguaggio, utilizzando tecniche di apprendimento basate sui prompt. Ciò potrebbe comportare la selezione o la creazione di set di dati adeguati, la definizione e il perfezionamento dei prompt utilizzati per addestrare il modello e la valutazione delle prestazioni del modello su varie attività. Oltre ai modelli NLP, un prompt engineer potrebbe anche lavorare in altre aree di AI, come il prompting di testo per immagini (esempi ne sono Midjourney, Stable Diffusion o Dall-E) e qualsiasi altra applicazione di testo per qualcosa, basata sull’apprendimento profondo e sull’apprendimento automatico. Alcuni esempi di attività su cui un prompt engineer potrebbe lavorare potrebbero includere lo sviluppo di un modello per generare descrizioni scritte di immagini o video o la formazione di un chatbot per fornire risposte utili alle richieste dei clienti in base ai prompt forniti. In futuro molto prossimo, quello di prompt engineer potrebbe dunque diventare un ruolo altamente ricercato e specializzato all’interno del campo più ampio dell’AI, richiedendo una profonda comprensione dei modelli NLP e delle tecniche correlate, nonché forti competenze nell’analisi dei dati, nella programmazione e nella risoluzione dei problemi.