Совсем недавно команда OpenAI представила GPT-4o, усовершенствованную версию своей флагманской модели. И это не все новости от компании: ожидается, что GPT-5 появится уже этим летом. OpenAI продемонстрировала эту модель избранным инсайдерам, и отзывы были очень положительными. На данный момент GPT-5 проходит обучение и тестирование. Вслед за OpenAI Google выпустила несколько новых и усовершенствованных моделей ИИ: например, Gemini 1.5. Новая нейросеть может обрабатывать данные практически молниеносно и без задержек, что открывает широкие возможности для анализа и обработки больших объемов данных?. В этой гонке не отстает Microsoft — компания собирается запустить в продажу первый в мире компьютер с ИИ. У каждого ПК будет персонализированный ассистент, доступный через специальную клавишу.
Масштаб распространения нейронных сетей может привлекать и пугать одновременно. Соответственно для такого стремительного темпа нужны отдельные специалисты, которые будут обучать AI. Предлагаем вам познакомиться с новой и уже очень востребованной профессией — AI-тренер.
Кто такой AI-тренер
Такой специалист помогает обучать искусственный интеллект. Профессия считается относительно новой на рынке труда: она сформировалась в начале 2022 года, после того как компании, занимающиеся разработкой искусственного интеллекта, например OpenAI, выпустили продвинутые языковые модели. В России вакансия AI-тренер впервые появилась в конце 2022 года, когда «Яндекс» начал активно набирать специалистов для работы над собственными проектами в области искусственного интеллекта. С тех пор спрос на AI-тренеров продолжает расти, и эта профессия открывает новые возможности для специалистов, работающих с текстами и данными.
Ключевые навыки для AI-тренера
К профессиональным навыкам (хард скилз) относятся:
- Навыки письма. Здесь все просто — AI-тренеру важно грамотно уметь писать и редактировать тексты, знать русский язык, включая орфографию, пунктуацию, стилистику и логично структурировать материал. Большим плюсом является опыт работы в качестве журналиста, редактора, копирайтера, контент-менеджера, переводчика, преподавателя или в любой другой сфере, связанной с написанием текстов.
- Фактчекинг. AI-тренер должен уметь проверять достоверность информации, отличать факты от выдумок и оценивать надежность источников.
- Быстрое освоение новых тем. В своей работе такой специалист сталкивается с запросами из разных областей, поэтому ему необходимо быстро разбираться в новых тематиках.
- Обоснование своих решений. В ситуациях, когда идеального ответа нет, AI-тренер должен уметь аргументировать свой выбор, чтобы его решение было понятно аналитикам.
- Понимание работы нейросетей. Для AI-тренера не будет лишним на базовом уровне разбираться в IT и знать об устройстве современных нейросетей.
Гибкие навыки или софт скилз:
- Аналитическое мышление. Здесь можно выделить способность анализировать данные, понимать сложные системы и выявлять закономерности.
- Терпение и внимание к деталям. Необходимость в тщательной проверке и корректировке данных требует терпения и внимания к мелочам.
- Командная работа. Важный навык для любого специалиста — способность эффективно работать в команде, взаимодействуя с разработчиками, инженерами данных и другими участниками проекта.
- Критическое мышление. Способность критически оценивать информацию, идеи и подходы, в том числе собственные, для повышения качества обучения AI.
Как обучали GPT-4
Ради интереса мы обратились к чату GPT-4 и спросили, как проходило его обучение. И вот какой результат мы получили. Обучение таких моделей включает несколько этапов:
1. Сбор и обработка данных
Первый шаг — это сбор огромного количества текстовых данных из различных источников. Например, из книг, статей, веб-сайтов и форумов. Эти данные используются для предварительного обучения модели. Перед тем как использовать эти данные, они проходят этап очистки и обработки. Это включает удаление дубликатов, исправление ошибок, приведение текста в адекватный формат и чистку ненужной информации.
2. Предварительное обучение (Pre-training)
Нейросеть обучается на собранных данных с использованием задачи предсказания следующего слова в предложении. Этот процесс позволяет модели понять структуру языка, грамматику, контекст и множество различных тем. Обучение повторяется миллионы раз с различными фрагментами текста, чтобы постепенно улучшать предсказания.
3. Файн-тюнинг (Fine-tuning) или процесс дополнительного обучения
После предварительного обучения нейронка проходит дополнительное обучение на специализированных данных. Это нужно для того, чтобы улучшить её производительность в конкретных задачах. Весь процесс можно разделить на несколько этапов:
3.1. Для дополнительного обучения создаются специальные наборы данных, которые соответствуют целям использования языковой модели. Например, если нейросеть должна отвечать на вопросы, собираются вопросы и корректные ответы.
3.2. Работа AI-тренеров: на этом этапе они вручную ранжируют, отмечают и корректируют ответы модели, чтобы создать самые точные примеры правильных ответов. После ИИ-тренеры пишут подробные инструкции, объясняя нейросети, как отвечать на различные типы вопросов. Далее они оценивают ответы и вносят корректировки, чтобы улучшить их точность и качество.
3.3. Использование обратной связи (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF). Нейросеть может дополнительно обучаться на основе обратной связи от людей, чтобы лучше соответствовать ожиданиям и требованиям пользователей.
4. Тестирование и валидация
Перед выпуском в мир модель проходит обширное тестирование и валидацию. На этом этапе может использоваться как автоматическое тестирование, так и тестирование с участием людей. Реальные пользователи оценивают удобство и полезность ответов нейросети.
5. Непрерывное обучение
После запуска нейросети в эксплуатацию процесс обучения продолжается. Постоянный сбор новых данных и обратной связи от пользователей помогает улучшать модель и адаптироваться ее к новым условиям.
Где еще могут работать AI-тренеры
В первую очередь ИИ-тренеры востребованы в компаниях, которые занимаются разработкой и внедрением нейросетей. Если взять во внимание иностранные компании, там потребность распространяется далеко за пределы IT-отрасли. Такие специалисты нужны в образовательных институтах для преподавания курсов по машинному обучению, в финансовом секторе и сфере электронной коммерции. К примеру, Amazon и eBay привлекают AI-тренеров для совершенствования систем поиска и рекомендаций.
Что происходит на российском рынке труда
Несмотря на то, что профессия совсем новая, на Хэдхантере уже появляются вакансии с достойной оплатой. По запросу «AI-тренер (обучение искусственного интеллекта)» на май 2024 года в поисковике можно найти около 80 вакансий. В основном это крупные компании, которые внедряют ИИ в собственные IT-отделы. Устроиться AI-тренером можно в МТС, «Яндекс», «Тинькофф» или «Сбер».
«Яндекс» предлагает заработную плату от 75 000 ? в месяц. При этом окончательная сумма зависит от количества часов. «Тинькофф» в своих вакансиях указывает в среднем 80 000 ? в месяц при оказании услуг от 20 часов в неделю. Руководитель AI-тренеров может рассчитывать на вознаграждение от 110 000 ? в месяц.
Перспективы профессии
Профессия ИИ-тренера обещает быть востребованной и значимой в ближайшие годы, учитывая рост и развитие технологий искусственного интеллекта. Как можно отметить, все больше компаний внедряют машинное обучение в свои процессы. Это создает высокий спрос на специалистов, которые могут работать с ИИ. А еще новые методы и технологии делают работу AI-тренера интересной и динамичной.
