原文：
www.kdnuggets.com/prompt-engineer-skills-learning-roadmap-and-salary
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我们都知道生成性 AI 是每个人都在谈论的话题。公司正在探索将其整合到业务中的新方法。一些公司正在考虑构建自己的工具。机器学习工程师正在寻找转型为提示工程师的方法。每个人都想分一杯羹。
生成性 AI 市场将继续增长并变得更加流行。许多人关注的一个主要方面是如何进入这个 450 亿美元的市场。
掌握生成性 AI 的基础是关于提示工程的。随着市场的增长，提示工程师的市场也将增长。
提示工程是为生成性 AI 工具设计输入的最佳实践，旨在产生最佳输出。公司希望获得这些最佳输出，因此需要最优秀的人来实现！
提示工程师需求旺盛，且正从中获得良好的职业发展：AI 提示工程师年薪 30 万美元
提示工程师需要的主要硬技能是技术熟练度：
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人工智能
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机器学习模型
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自然语言处理
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GPT（生成式预训练变换器）
除了这些硬技能，他们还需要在语言敏锐度方面的软技能：
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语言
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语法
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语法
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语义学
由于这是一个一般性的博客文章，你们中的一些人可能已经是机器学习工程师，而一些人可能刚刚起步。因此，我将创建一个路线图来帮助你从头到尾成为提示工程师。
链接: 机器学习专业化
首先，你需要对机器学习有一个良好的理解。斯坦福大学提供了这门课程，而 DeepLearning.AI 专门针对那些希望通过掌握机器学习的基本概念进入人工智能领域，同时通过一个 3 课程的项目来发展实际的机器学习技能的人。
链接: 自然语言处理 (NLP) 专业化
一旦你对机器学习模型有了良好的基础理解，你现在需要了解语言的美妙以及它是如何在计算机中处理的。通过你从机器学习专业化中学到的内容，你将通过四个实践课程学习如何掌握前沿的 NLP 技术。
链接: 使用大型语言模型的生成性 AI
现在是时候将这两者结合起来。将你对机器学习模型和自然语言处理的知识融合在一起，以理解大型语言模型。你将获得基础知识、实践技能，并对生成式 AI 的工作原理有一个功能性理解，同时在 AWS 专家的指导下利用前沿技术创造价值。
链接: 生成式 AI 语言建模与变换器
成为提示工程师的职业生涯中至关重要的一点是学习变换器。变换器帮助机器理解、解释和生成自然语言。在本课程中，你将能够解释变换器中的注意机制概念，并能够描述基于解码器的 GPT 和基于编码器的 BERT 的语言建模。然后，你将继续实施位置编码、掩蔽、注意机制、文档分类，并创建像 GPT 和 BERT 这样的 LLM。
当你掌握了所有这些知识后，你需要学习提示工程。你职业转型的最终目标是理解并建立对提示工程最佳实践的直觉。有很多资源可以帮助你完善它。在这种情况下，你的软技能将发挥作用，以及你理解语言的能力和理解 ChatGPT 等工具及其语言解释方式的能力。
根据公司、地点和经验年限的不同，你的薪资会有所变化。
如果我们看看英国伦敦的提示工程师，入门级提示工程师的起薪在 30,000 英镑到 40,000 英镑之间。随着经验的积累，你可以期望赚取 40,000 英镑到 50,000 英镑。在高级职位，提示工程师的薪资范围从 50,000 英镑到 70,000 英镑。
话虽如此，在美国，一些提示工程师在一些领先公司每年的收入高达 350,000 美元。
如果你想赚大钱，并且渴望追求提示工程的职业生涯，可以看看提示工程中的更多专业技能，例如多模态提示工程、提示安全和提示测试自动化。
如果你正在考虑提示工程，现在是进行职业转型的时候了。生成式 AI 市场只会继续增长，需要人们来满足这些高需求。
Nisha Arya 是一名数据科学家、自由技术作家、以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程以及与数据科学相关的理论知识。Nisha 涵盖了广泛的话题，并希望探索人工智能如何有助于人类寿命的延续。作为一个热衷的学习者，Nisha 旨在拓宽自己的技术知识和写作技能，同时帮助指导他人。