ChatGPT, 잘만 써도 연봉 4억!!! Prompt Engineer 채용 공고 :: ChatGPT 정리

> English Summary

> English Full Text

 

[ 요약 ]

ChatGPT와 GPT에 대한 이야기이며, GPT를 사용하여 돈을 버는 방법과 연봉은 매우 높다는 것을 언급합니다.
프롬프트 엔지니어는 명령줄 인터페이스의 개발 및 유지보수를 담당하며, GPT는 인공지능 중 하나이며, 데이터 중심의 AI 모델링, 어플리케이션 중심의 AI, 인간 중심의 AI로 변화해왔습니다.
GPT의 대답이 모호한 경우가 있으므로 사실에 대해 잘 확인해야 합니다.
데이터가 많아져도 가짜 정보나 거짓된 정보가 포함될 가능성이 있기 때문에 이를 처리하는 것이 중요합니다.
이를 위해 프롬프트 엔지니어가 할 수 있는 일들이 많으며, 의도를 명확하게 표현하는 것이 중요합니다.
AI에 대한 기대치가 높아지며, 천명 정도가 이 분야에서 활동하고 있습니다.
AI 그리고 인간 중심으로 만들기 위한 일들이 많이 남아 있기 때문에 이에 대한 기대도 있습니다.

 

반응형

 

 

 

ChatGPT, 400 million a year if you're good!!! Prompt Engineer Jobs

https://www.youtube.com/watch?v=olh9N-NhbMk

 

 

 

[ 한글 전체 ]

저거를 가진 사람의 연봉을 25만 달러에서 33만 5천 달러 사이로 주겠다고 올렸어요.
안녕하세요?
고민 말고 할 말을 해봅시다.
오늘이 할 이야기는 첫 GPT입니다.
채찍 P-Tag는 어떻게 사용하시는지 다들 아실 거예요.
뉴스에 나온 거 보니까 아홉 살부터 노인까지 사용한다는 언급이 나왔더라고요.
그래서 대부분의 분들이 많이 사용해 보셨을까요?
정말 많은 폭발적인 가입자를 가지고 있고, 요즘에는 카페에 가서 꼬맹이들, 고등학생들 전부 ChatGPT에 대해서 얘기하더라고요.
쓰시면 그걸로 뭔가 돈이 되겠다는 생각은 하겠죠.
앞으로는 제 GPT로 돈을 버는 세상이 될 거라 생각합니다.
채취 PT가 많은 자들을 직업들을 대체할 것이라고 예상하는 것도 있고, 확실히 그게 어떻게 갈지 모릅니다.
채취 PT는 수많은 AI 중에 하나예요.
그 중에서 이제 채팅에 도입한 제 AI입니다.
그러면 이제 사실, 오늘 할 얘기는 채취 비트를 어떻게 돈을 벌 것인가, 그 중에서도 실제로 제 GPT를 쓰는 방법 어떻게 쓰느냐 입니다.
요새 GPT를 좀 더 훈련하는 그 사람을 모집하는데, 연봉이 거의 3억에서 4억 4.5억 정도로 해가져서 채용공고가 떴었어요.
그래서 한동안 핫했습니다.
지금 잡디스크를 펴면 안쓰로 픽이라고 읽어야 되나이, 회사에서 실제로 올린 채용 공고입니다.
보시면 하는 일은 AI가 광범위한 작업을 완료하도록 유도하는 가장 좋은 방법을 알아내고, 그 과정을 문서화한다는 것입니다.
적어도 기본적인 프레임 프로그래밍과 QA 기술, 그 다음에 작은 파이썬 프로그램을 표현하게 작성할 수 있는 능력이 필요합니다.
저거를 가진 사람의 연봉을 25만 달러에서 33만 5천 달러 사이로 주겠다고 올렸어요.
연봉이 얼마나 됐는지 잘 이해가 안 가시나요?
한 번 찾아보죠.
연봉이 얼마나 된다는 것을 자세히 알아보았습니다.
환율 검색해서 보니까, 33만 5천 달러는 우리나라 돈으로 4억 5,694만 원입니다.
연봉이 어마어마하죠?
미국이 뭐 잘 사는 나라나 연봉이 다 높지 않느냐.
사실, 지금 채취 pt를 사용하는 사람, 잘 쓰는 사람, 그 사람 연봉이 지금 4.5억 정도 되는 건데 뭐, 미국이 잘 살아서 그냥 엔지니어들이 정말 4.5억 정도 받지 않느냐고 하면 그렇지 않은 것 같아요.
실제로 여기 있네요.
그래서 연봉을 한번 찾아봤어요.
샌프란시스코에서 고용 모형에 대해서 JP모건이라는 회사의 그 기본 셀러리들 연봉이 어느 정도 되느냐를 봤더니, 소프트웨어 엔지니어가 제일 많이 받는 사람이 18만 달러에요.
그리고 자연어 처리하는 사람이 325,000달러, AI죠.
이만큼 차이나요.
우리 요즘에도 뭐 각광받고 있는 시니어, 그러니까 경력이 되게 많은 클라우드 엔지니어가 18만 달러예요.
그러니까 어지간은 요즘에 엔지니어들보다 거의 2배의 급여를 받는게, 실제로 AI 엔지니어예요.
그래서 동일하게 지금 실제로 이 프롬프트 엔지니어라고 하는 직군, 프롬프트 엔지니어, 그 다음에 프롬프트 라이브러리한, 그래서 그 직군에 대해서이 정도의 연봉을 주겠다 하고 사람을 모으는 거예요.
한 지금 한 1000명 정도, 천명인지 1000개의 기업인지 1000명 정도였던 것 같아요.
1000명 정도 활동하고 있다고 하고 그분들은 대부분 저렇게 많은 연봉을 가지고 있겠죠.
이제 궁금하신 분들도 있을 것 같아요.
오늘 AI랑 채취 pt랑도 많은 이야기를 하게 될 것 같은데요.
프롬프트 엔지니어는 명령줄 인터페이스의 개발과 유지보수를 담당하는 엔지니어랍니다.
명령줄 인터페이스라는 게 뭐냐면 채취 pt를 다들 써보셨을 거라고 생각하고 여기 지금 깜빡깜빡하죠.
이게 프롬프트에요.
깜빡깜빡 하는 게 이걸 명령줄이라고 하고, 여기서 깜빡깜빡하는 걸 프롬프트라고 합니다.
그래서 프롬프트 엔지니어는, 저 명령줄 인터페이스의 개발과 유지보수를 담당하는 엔지니어라고 하고요.
그래서 여기에서 하는 일은 명령어를 보다 쉽게 이해하고 사용할 수 있도록 하는 것에 집중합니다.
그리고 명령어 자동완성 도움이나 오류 메시지 처리 등을 개발하고 유지보수합니다.
더 자세한 설명을 요구하셨는데, 이 부분을 많이 다루기 때문에 설계하고 구현하거나 유지보수합니다.
요즘 프로팸트 엔지니어는 성능 개선 테스트 쪽을 많이 찾습니다.
프롬프트 엔지니어는 이런 일을 하는 사람입니다.
또한, 저희는 현재 GPT에 집중하고 있기 때문에 모든 AI가 AI라고 생각하는 경향이 있지만, 사실 그렇지 않습니다.
AI에 대한 기대치가 많이 나와 있다면 기술이 발전할 때마다 하이프 사이클이 생기며 기대치는 증가합니다.
AI의 기대치는 데이터 중심의 AI 모델링, 어플리케이션 중심의 AI, 인간 중심의 AI로 변화해왔습니다.
지금까지는 데이터 중심 AI였기 때문에 데이터 사이언티스트들이 일반인에게 공개되지 않은 자료를 모아서 파라미터 또는 뉴런으로 상호작용하며 최적화됩니다.
인공지능 외계 변수라고 불리는 AI 파라미터는 모든 학습과정에서 최적화됩니다.
사람으로 비교하면, 이건 뉴런에서 뉴럴렛츠 인공신경망이라고도 표현합니다.
이것이 얼마나 맞는지에 따라, 이것이 AI가 크다 작다 이렇게 표현하기도 합니다.
하고 싶은 말은 실제로 AI는 지금까지는 그러한 것들을 만들고, 그러한 데이터를 수집하는 쪽에 집중해 왔습니다.
그러나 채팅 GPT가 나오면서 사람들이 거기에 대해 이야기하기 시작합니다.
이야기를 하면서, 제 AI의 존재에 대해 깊게 각인시키게 됩니다.
사실, 2014년쯤에 이창호 9단이 바둑에서 AI에게 패배했습니다.
그때부터 이미 10년이 지났습니다.
그러니까 꽤 많은 시간이 흘렀으며, 그 시간 동안 모델링 중심 어플리케이션 중심으로 발전해 왔습니다.
그래서, 이젠 ChatGPT도 이러한 것들에 해당합니다.
또한, 인간중심이란 것은 윤리적 문제라는 것이 들어갑니다.
패션 피티를 보면, 요즘에 성공할 수 있을까라는 예시를 볼 수 있습니다.
그래서, 제 첫 번째 질문에 대한 대답은 어떤 것도 없는 것 같습니다.
두 번째 질문은 이순신 장군이 어떤 상을 받았는지를 물어보는 것입니다.
그래서, 이순신을 찾는데에는 채팅 AI가 매우 능숙합니다.
그러나, 이에 대한 대답이 좀 모호합니다.
아, 이게 확인하려고 했던 것은 아니라서, 팩트에 대해서는 잘 확인해 주세요.
지금 이제 그것들이 팩트일 거예요.
아마 지금 보면, 치즈피티가 어떤 문제가 있다고 얘기를 하려면 채찍이가 거짓말을 한다고 합니다.
이제 GPT가 어떻게든 대답을 하려고 노력을 하네요.
그렇다고 하네요.
어떤 문제가 있는지 한 번 찾아볼게요.
자, 세종대왕이 이순신 장군에게 어떤 직위를 내렸었는지 물어볼게요.
자, 세종대왕하고 이순신 장군은 다른 시대의 사람이에요.
그러나, 세종대왕이 이순신 장군에게 여러 가지 변화를 주었습니다.
임진왜란이 일어난 이후에는 세종대왕이 이순신 장군을 전략 작전을 수행할 수 있는 재능이 있는 장소로 인식하였대요.
이게 뭐가 잘못되었나요?
얘기하시는 분 계세요?
계실 수 있어요.
그렇습니다.
저도 지금 이 새치피티에 현란한 글들을 보면서 "어, 저게 대단하다.
이순신 장군 정말 조선 해군사로 임명되었고 해군사 부사로 승진했고, 세종대왕이 이순신 장군을 아주 높게 평가했구나.
이순신 장군은 세종대왕의 지원과 사랑을 받아서 다양한 직위를 맡았고, 그 다음에 조선대국에서 승리를 이끌었구나." 그러면, 세종대왕은 언제 태어났나요?
어렵나요?
조금 어려워 보입니다.
시간이 걸리네요.
한 번 생각해보세요.
설마, 위에 있는 내용을 보고 헷갈리지 않겠죠?
1397년 5월 7일에 태어났습니다.
대단해요.
이순신 장군.
세종대왕이 1397년에 태어나신 양반이네.
1597년에 있네요.
200년 뒤에 세종대왕한테 조사한 보수사로 승진을 시켜줬어요.
세종대왕님이 뭐 적어도 200살까지.
이렇게 어떻게든 대답을 하려다 보니까 말도 안 되는 내용들을 합쳐요.
그래서 다시 이야기 들어가보면, 그 GPT AI들한테 이제 어떻게든 답을 내는 방식보다는, 그 윤리적인 문제 그리고 이제 책임감 있는 문제, 그런 부분들을 인간 중심적으로 좀 제공해주는 부분을 고민해야 될 때라고 합니다.
2030년쯤 되면 인터넷에서 인간들이 만들어놓은 사실 중심의 글들보다는 가짜 가상 글들이 더 많아질 것입니다.
그러나 지금은 대부분 사실들이 많을 것이며, 채취bt라는 모델은 인터넷에 있는 다양한 글들을 종합하여 대답해주는 형태입니다.
이게 사실적인 데이터들이 많을 때에는 대부분 맞을 것입니다.
그러나 어느 순간 가짜 정보나 거짓된 정보가 포함된 글들이 남아 있으면, 그 정보를 수집하여 대답을 받으면 잘못된 답변을 받을 가능성이 있습니다.
그래서 이런 일들을 책임감 있게 처리하는 것이 중요합니다.
이를 위해 체지 pt로 할 수 있는 일들은 많이 있고, 이에 대한 기대가 있습니다.
AI에 대한 기대도 있으며, 천명 정도가 이 분야에서 활동하고 있습니다.
채찍 pt는 GPT3 모델은 아니지만, 파라미터와 연산에 대한 숫자가 큰 모델입니다.
이 사이즈가 클수록 좋다는 것은 아니지만, 이를 구성하는 데에는 많은 돈이 들기 때문에, 작은 일에는 간단한 챗봇 등이 필요하지 않을 때도 있습니다.
그래서 저희가 할 수 있는 건 이런 농담도 있었어요.
어떤 농담이냐면, "만약에 당신이 50mm 피프티 밀리언이 있냐?" 이거, 그 머신러닝에 대해서 어떤 일을 할 수 있느냐, PPT 밀리언이 있으면 되는 거예요.
이제 어떻게 이 머신러닝을 만들어서 트레이닝을 할 것인가에 대해서 고민을 해야 해요.
거기에 어떤 농담이냐면, "머신 러닝을 만드는데 정말 많은 돈이 든다.
효율성이 그래서 안 좋은 거예요.
보험 좋은 비즈니스 모델을 찾아야 되는데, 좋은 비즈니스피스 모델을 찾기가 되게 힘든 상황이고요.
일반인들이 오는 꽤나 많은 돈인데, 일반인들은 그럼 해야 되는 건 뭐냐면, 이 채취피티와 AI와 함께 어떤 일들을 해야 될 것인가 찾아야 되는 단계고, 지금 이제 초반이니까, AI가 어플리케이션 중심 모델링 중심에서 초반이니까, AI 그리고 인간 중심으로 만들기 위해서 할 일들이 정말 많을 거예요.
지금 현재 자체는 이 기대치를 보면, 여기 있는 향후 10년의 이게 실제 안정적으로 기술들이 적용이 인간 생활에 적용되기까지는 되게 많은 AI 관련된 일들이 생길 겁니다.
그리고 그 AI 관련된 일들 중에 프롬프트 엔지니어는 많은 회사에서 요구하는 건, 어떻게 AI가 조금 더 나은 답을 얻을 수 있도록 유도하는 방법 부분들을 실제로 만들어내고, 문서화하는 것들에 대해서도, 이렇게 많은 연봉을 준다는 것이고, 이런 것들은 '문가적인' 생각을 가지신 분들이 훨씬 잘 할 수 있죠.
그래서 오늘, 이제 마지막으로 말씀 드릴 것은, 그러면 그 '이쪽'이 어깨 AI 업계에서 프로포토 엔지니어로 일하고 계신 분께서는 어떻게 하면 그 AI에게 최고의 답을 받을 수 있는지에 대해서 팁을 공유해 주셨어요.
그래서 어떻게 하면 최고의 결과를 만들어 낼 것인가, 이제 그 거에 대해서 작업 의도라는 큰 우산을 씌우는 것은 항상 유용하고 큰 차이를 만들어낸다고 했고요.
3가지 팁이 유희열의 서전을 이용하시면 된다고 하네요.
유효사전이라는 것은 동의어나 유의어 등을 모아놓은 것을 이제 사전이라고 하며, 컴퓨터 검색에서는 키워드 간의 관계, 즉 동의어나 하위어 등의 관계를 나타내는 어유주의입니다.
그러므로 답이 나오지 않았다 해서 포기하기보다는 다른 말로 계속해서 물어보면 더 좋은 방법을 찾을 수 있습니다.
이러한 방법을 찾아내는 것이 프롬프트 엔지니어 입니다.
또한, 현대에서는 의도를 명확하게 표현하는 동사를 사용하는 것이 중요합니다.
이것이 AI가 요구를 잘 이해할 수 있도록 도와주기 때문입니다.
이 후에 사전과 비슷한 방법으로 명확한 의도를 나타내는 것으로 농사를 바꾸어 사용합니다.
이것이 AI가 더 좋은 결과를 만들어낼 수 있도록 하는 방법입니다.
또한, 사용자 의도 파악이 능하다고 알려진 채팅봇 PT를 사용할 때에도, 처음부터 의도를 얘기한 후에 질문을 하는 것이 좋습니다.
더 나은 결과를 만들어 낼 수 있기 때문입니다.
마지막으로, 이순신 장군과 세종대왕이 같은 시대의 인물인지 확인하고 싶다면, 이를 명확하게 말해주는 것이 중요합니다.
이를 통해 오해를 방지할 수 있습니다.
여기까지 하면 이제 뭐 좀 가르쳤다고 볼 수 있겠죠?
좀 가르쳤어요.
지식을 좀 부어줬어요.
이 질문을 다시 한번 해 볼 수 있을 것 같아요.
이제는 그냥이 질문을 드렸는지에 대해서 대답을 순수하는 순간, 채찍 bt는 조금 더 공부를 해야 될 것 같아요.
GPT4로 다음 시간에 만나는 게 좋을 것 같아요.
자, 차요 봐요.
벼슬을 내릴 수는 없습니다.
근데 세종대왕 시대에도 여러 가지 일을 맡아 했대요.
이순신 장군이 그를 귀중한 인재로 여겨 살았답니다.
지금은 어떤 배설을 내렸는지도 잘 모르겠는데, GPT가 이렇게 술술 거짓말을 합니다.
AI가 가야 될 길이 많습니다.
그리고 우리가 여기서 받을 수 있는 높은 연봉으로 할 수 있는 일들이 많을 거라고 생각합니다.
오늘은 그 중에서 프롬프트 엔지니어에 대해 소개를 드려 봤는데요.
프롬프트 엔지니어들이 AI 회사에서 3억에서 4.5까지 연봉을 받고 있는 사람들이고, 그 사람들이 하는 일들은, 자 이렇게 얼떨떨한 얘기를 하는 AI를 가르치고 어떻게 하면 좋은 대답이 나올 수 있도록 하는 데에 고민을 많이 합니다.
이게 외에도 AI와 함께 할 수 있는 직업이 많을 거예요.
지금 하는 일 대부분은 없어진다고 하는데, 그렇더라도 AI 세계에서 더 많은 직업들이 생길 거라고 확신합니다.
같이 준비해서 많은 연봉을 벌어서 행복해 보도록 하죠.
다음 시간에 만나겠습니다.

 

 

SMALL

[ English Summary ]

It is a story about ChatGPT and GPT, and it mentions how to make money using GPT and that the salary is very high.
A prompt engineer is responsible for the development and maintenance of command line interfaces, and GPT is a type of artificial intelligence, which has evolved into data-driven AI modeling, application-driven AI, and human-driven AI.
Sometimes GPT's answers are ambiguous, so you need to check your facts.
As the data grows, there is a possibility that it may contain fake or false information, so it is important to handle this.
There are many things prompting engineers can do to help with this, and it's important to be clear about your intentions.
Expectations for AI are rising, and there are thousands of people working in this field.
There is also an expectation that there is a lot of work to be done to make it AI and human-centered.

 

 

 

[ English Full Text ]

I posted that I would pay someone with that between $250,000 and $335,000 a year.
How's that?
Without further ado, let's talk.
What we're going to talk about today is the first GPT.
I'm sure you all know how to use the whip P-Tag.
I've seen it in the news, and it's been mentioned that people as young as nine years old and as old as the elderly use it.
So I'm guessing most of you have used it a lot.
We've had a lot of explosive signups, and nowadays I go to cafes and all the kids, all the high school kids, they're all talking about ChatGPT.
You know, you think you're going to make money off of it.
In the future, I think it will be a world where I can make money with my GPT.
Some people think that PT will replace a lot of people's jobs, and I don't know where that's going to go.
PT is one of many AIs.
One of them is my AI, which is now in chat.
So now, actually, what we're going to talk about today is how to monetize the gathering bits, and in particular, how to actually use my GPT.
There was a job posting recently for a guy who trains GPTs a little bit more, and the salary was almost 300 million to 445 million a year.
So it was hot for a while.
If you pull up the job disk right now, it should read anthropomorphic pick, but this is an actual job posting from the company.
What you do is you figure out the best way to get AI to complete a wide range of tasks, and you document the process.
You'll need at least some basic frame programming and QA skills, and then the ability to write small python programs expressively.
I posted a salary for someone with that, somewhere between $250,000 and $335,000.
Not sure what that salary was?
Let's look it up.
I looked up the salary.
I looked up the exchange rate, and $335,000 is $456,694 in Korean won.
That's a lot of money, right?
It's not like the U.S. is a well-off country or anything.
In fact, the person who is using the extraction PT right now, the person who is using it well, that person's salary is about 450 million won right now, but I don't think it's true if you say that engineers really make 450 million won because America is a well-off country.
It's actually here.
So I looked up the salaries.
I looked at what the basic celery salaries are in San Francisco, JPMorgan, on their employment model, and the highest paid person is a software engineer, $180,000.
And then the natural language processor is $325,000, AI.
That's a big difference.
We have a lot of senior cloud engineers, which is kind of a big deal these days, and they're making $180,000.
So it's actually AI engineers that are making almost twice as much as engineers these days.
So the same thing is actually happening right now with this job title called prompting engineer, prompting engineer, then prompting librarian, so we're recruiting people for that job title, saying, "Hey, we're going to pay you this much.
I think it was like 1000 people, 1000 companies, 1000 people.
I think there's about 1000 people active and most of them are making that much money.
Now, I think some of you might be wondering.
I think we're going to be talking a lot about AI today, and we're also going to be talking a lot about extraction pt.
A prompt engineer is an engineer who is responsible for the development and maintenance of the command line interface.
And what is the command line interface, I'm assuming you've all used sampling pt, and I'm just going to point it out here.
This is the prompt.
This is what we call the command line, and this is what we call the prompt.
So a prompt engineer is an engineer who is responsible for the development and maintenance of that command line interface.
So what we do here is we focus on making the commands easier to understand and use.
And they develop and maintain things like command autocomplete help and error message handling.
You asked for a more detailed explanation, and that's a lot of what we do, so we design and implement or maintain.
These days, a lot of prompt engineers are looking for performance improvement testing.
A prompt engineer is someone who does that.
Also, because we're so focused on GPT right now, we tend to think that all AI is AI, but it's not.
If you look at the expectations of AI, there's a lot of hype around it, and every time the technology advances, the expectations increase.
The expectations of AI have shifted from data-driven AI modeling, to application-driven AI, to human-driven AI.
Up until now, data-driven AI means that data scientists gather data that is not publicly available and interact with parameters, or neurons, to optimize.
AI parameters, called AI exogenous variables, are optimized in every learning process.
In human terms, this would be a neuron to neurallettes artificial neural network.
Depending on how accurate this is, this can be described as AI being big or small.
What I'm saying is that AI has actually been focused on creating those things and collecting that data.
But when the chat GPT comes out, people start talking about it.
And as we talked about it, it really made me realize the existence of my AI.
In fact, around 2014, Lee Chang-ho 9th dan lost to an AI in Go.
It's already been 10 years since then.
So, quite a bit of time has passed, and during that time, it has evolved into a modeling-centric application.
So, ChatGPT is one of those things now.
Also, being human-centered is an ethical issue.
If you look at fashion fetishes, you can see an example of how you can be successful these days.
So, I don't think there is any answer to my first question.
The second question is to ask what awards did General Lee receive.
So, the chat AI is very good at finding Lee.
However, the answer is a bit vague.
Oh, that's not what I was trying to check, so please check the facts.
They're probably facts now.
Probably right now, you're saying that Cheesefatty is lying when he says he has a problem.
Now GPT is trying to answer somehow.
It says yes.
Let me see what the problem is.
Okay, let's ask King Sejong what rank he gave to General Yi Sun-sin.
Now, King Sejong and General Yi are from different eras.
However, King Sejong made several changes to General Yi.
After the Imjin War, it is said that King Sejong recognized General Yi as having the talent to carry out strategic operations.
What's wrong with this?
Can anyone tell me?
There might be.
Yes, there is.
I'm looking at all this Sachipiti stuff right now and thinking, "Wow, that's great.
General Yi Sun-sin was actually appointed to the Joseon Navy and promoted to vice admiral, and King Sejong the Great thought very highly of him.
General Yi was supported and loved by King Sejong, so he held various positions, and then he led the Joseon Dynasty to victory." So, when was King Sejong born?
Is that difficult?
It seems a little difficult.
It takes a while.
Think about it.
You're not confused by the above, are you?
You were born on May 7, 1397.
That's amazing.
General Yi Sun-sin.
King Sejong the Great was born in 1397.
That's in 1597.
200 years later, he was promoted by King Sejong as a surveyor.
King Sejong was at least 200 years old.
So I'm trying to answer this question, and I'm putting things together that don't make sense.
So again, I'm saying to these GPT AIs, it's time to start thinking about the ethical issues, the responsible issues, the human-centered aspects of these things, rather than just giving them answers.
By 2030, there will be more fake and fictitious articles on the internet than factual articles written by humans.
But for now, there will be a lot of facts, and the model of collective BT is a form of answering by synthesizing various articles on the Internet.
This will be mostly correct when there is a lot of factual data.
But at some point, if there's a bunch of fake or misleading information out there, it's possible to get a wrong answer by aggregating that information.
So it's important to handle these things responsibly.
There are a lot of things that we can do with Chessie PT to do that, and there are expectations for that.
There's also an expectation for AI, and there are about a thousand people working in this space.
Whip pt is not a GPT3 model, but it is a model with big numbers for parameters and operations.
It's not that bigger is better, but it costs a lot of money to build it, and sometimes you don't need a simple chatbot or something for small things.
So what we could do is we had this joke.
Like, "What if you have a 50mm Fifty Million?" This is what you can do with that machine learning, you have a PPT Million.
Now you have to figure out how to create this machine learning and train it.
And the joke is, "It costs a lot of money to build machine learning.
That's why it's not efficient.
We need to find a good business model for insurance, and it's really hard to find a good business piece model.
It's a lot of money coming from the public, and the public has to figure out what to do with it and what to do with AI, and because it's early days, because AI is early days in application-centric modeling, there's a lot of work to be done to make it AI and human-centric.
Right now itself, if you look at this expectation, the next 10 years here, there's going to be a lot of AI-related things that are going to happen before the technology is actually stable enough to be applied to human life.
And part of that AI stuff is that prompting engineers are going to be in demand in a lot of companies, and they're going to be paid a lot of money to actually create and document the parts of how to prompt AI to get a little bit better answers, and that's something that people with a more literary mind can do much better.
So today, the last thing we're going to talk about, and this is going to be the shoulder, is someone who works in the AI industry as a pro photo engineer, and he shared some tips on how to get the best answers from that AI.
So, how do we get the best results, and now putting a big umbrella of work intent around that is always useful and makes a big difference.
And he said the three tips are to use a thesaurus.
A good dictionary is a collection of synonyms or antonyms and so on, which is now called a dictionary, and in computer search, it's a lexicography, which is the relationship between keywords, the relationship between synonyms and antonyms and so on.
So rather than giving up when you don't get an answer, keep asking in different ways, and you'll find a better way.
It's the job of the prompt engineer to find those ways.
Also, in the modern world, it's important to use verbs that clearly express your intent.
This is because it helps the AI understand the request better.
This is followed by farming it out in a similar way to a dictionary to indicate clear intent.
This is how you can help the AI produce better results.
Also, even when using chatbot PT, which is known for its ability to understand user intent, it's a good idea to state your intent from the beginning before asking questions.
It's a better way to get better results.
Finally, if you want to confirm that General Yi Sun-sin and King Sejong the Great are from the same era, it's important to state this clearly.
This will prevent misunderstandings.
So with that, we've taught you something, right?
I've taught a little bit.
I've imparted some knowledge.
I think we can ask this question again.
Now, just to purely answer this question, I think whip BT needs to study a little bit more.
I think we'll see you next time on GPT4.
Okay, look at the car.
You can't lower the castle.
But I heard that he held various jobs during the time of King Sejong the Great.
General Yi Sun-sin considered him invaluable.
I don't even know what kind of excretions he made now, but GPT lies like this.
AI has a long way to go.
And I think there are a lot of things we can do with the high salaries we can earn here.
One of those things that we talked about today is prompting engineers.
Prompt engineers are people who are making $300,000 to $4.5 million a year at AI companies, and what they do is they teach AI that's saying these stupid things, and they're trying to figure out how to get it to give you a good answer.
I think there's a lot of other jobs that you can do with AI.
Most of the jobs we do now are going to disappear, but even if they do, I'm sure there will be more jobs in the AI world.
Let's get ready for them and make a lot of money and be happy.
See you next time.