تدور كل من الهندسة المطبوعات التلقائية (APE) والهندسة التقليدية حول تعليمات صياغة أو مطالبات لتوجيه نماذج الذكاء الاصطناعي في توليد المخرجات المطلوبة ، لكنها تختلف اختلافًا أساسيًا في المنهجية والنطاق والكفاءة وقابلية التوسع.
هندسة المطالبة التقليدية هي العملية اليدوية للكتابة والتكرير وتحسين مطالبات اللغة الطبيعية لتحقيق نتائج أفضل من نماذج الذكاء الاصطناعى التوليدي. إنه يتضمن خبراء من البشر الذين يصممون المطالبات عن طريق اختيار الصياغة والسياق والتعليمات والأمثلة بعناية لاستنباط ردود مناسبة من الذكاء الاصطناعى. تعتمد العملية على التكرار التجريبي والخطأ ، حيث يقوم المهندسون المطالبين بتعديل التفاصيل مثل اختيار الكلمات أو طول المطالبة أو النمط أو الهيكل بناءً على مخرجات النموذج حتى يتم الوصول إلى نتائج مرضية. تتطلب الهندسة المذهلة التقليدية فهمًا لكيفية تصرف نماذج لغة الذكاء الاصطناعى والاستجابة للتعليمات ، وغالبًا ما يتم تأطيرها باعتبارها فنًا مثل العلم. هذا النهج اليدوي مفيد للمهام التي يهم السياق والفوارق ، مما يتيح التحكم المصمم خصيصًا على سلوك الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، يمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً ويقتصر على إبداع المهندس وقدرته على توقع تفسير النموذج.
في المقابل ، تقوم الهندسة المطبوعات التلقائية (APE) بتعزيز خوارزميات AI ونماذج اللغة الكبيرة لأتمتة توليد واختبار وتحسين المطالبات ، وتقليل أو القضاء على الحاجة إلى المطالبات المصنوعة من الإنسان. إن إطارات APE موجهة إلى مشكلة تحسين الصناديق السوداء ، حيث يقوم نظام AI بإنشاء مطالبات متعددة للمرشحين بناءً على مثال على أزواج المدخلات والمخرجات ، ويقيم فعاليتها ، ويقوم بتحسينها بشكل تكراري بتوجيهها بآليات التغذية المرتدة مثل التعلم التعزيز أو التحسين القائم على التدرج. تتيح هذه الأتمتة التوليد السريع وتقييم الآلاف من الاختلافات السريعة على نطاق واسع ، وهو أمر غير عملي للهندسة اليدوية. تطبق خوارزميات APE أنماطًا متسقة من مجموعات البيانات الكبيرة ، والتكيف ديناميكيًا مع المهام الجديدة ، وتحسين المطالبات باستمرار في حلقة التغذية المرتدة المستمرة. هذا يقلل من استثمار الوقت البشري ويعزز الجودة الفوري ، وخاصة في السيناريوهات التي تتطلب تعديلًا لسلوك أو سياق النموذج المتطور.
الاختلافات الرئيسية بين APE والهندسة الفوري التقليدية:
1. منهجية
الهندسة الفائقة التقليدية هي عملية صياغة يدوية تعتمد على الإنسان تعتمد على الحدس اللغوي ، ومعرفة المجال ، والصقل التكراري بناءً على الاستجابات النموذجية. يجرب المستخدمون الصياغة والتعليمات والتنسيق لتوجيه سلوك الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك ، توظف APE أنظمة الذكاء الاصطناعى لإنشاء مرشحين سريعين تلقائيًا ، وتقييم فعاليتها من خلال الاختبار الآلي ، وتحسينها عبر تقنيات مثل التعلم التعزيز أو النسب التدرج دون تدخل بشري في الحلقة.
2. النطاق والسرعة
تقتصر الهندسة المطالبة التقليدية بسبب القدرة البشرية ، مما يجعلها أبطأ وأقل قابلية للتطوير. قد يتطلب الأمر العديد من التكرارات اليدوية للوصول إلى مطالبة تعمل بشكل جيد.
يمكن لـ APE توليد واختبار آلاف المطالبات بسرعة ، مما يتيح دورات التكرار بشكل أسرع بكثير واستكشاف مساحة بحث أوسع للمطالبات المثلى.
3. الاتساق والجودة
تختلف جودة الهندسة اليدوية المذهلة وفقًا لمهارة المهندس ومعرفتها وإبداعها ، والتي يمكن أن تؤدي إلى عدم الاتساق في الفعالية الفوري.
يطبق APE عمليات التحسين القائمة على البيانات التي تنتج جودة موجهة أكثر اتساقًا وقابلة للتكرار ، وتقليل التحيز البشري والاختلاف بين الإصدارات السريعة.
4. القدرة على التكيف
يقوم البشر بمراجعة المطالبات يدويًا عندما تتغير متطلبات المهمة أو سلوكيات النموذج ، والتي يمكن أن تكون أبطأ وأقل استجابة للاختلافات الدقيقة أو مخرجات النموذج غير المتوقعة.
تتكيف أنظمة APE بسرعة مع التغييرات عن طريق توليد وتحسين المطالبات المستمرة بناءً على بيانات جديدة أو استجابات نموذج AI المحدثة ، مما يتيح تحسين موجه في الوقت الفعلي.
5. تخصيص الموارد
تتطلب الهندسة الفوري التقليدية تورطًا بشريًا كبيرًا وخبرًا ووقتًا.
تقوم APE بأتمتة إنشاء وتقييم متكرر ، وتحرير الخبراء البشريين للتركيز على المهام الإستراتيجية العليا ، وحل المشكلات المعقدة ، والأدوار الأخرى التي تتجاوز التكرار الفوري.
6. التقنيات الأساسية
عادةً ما تستخدم الهندسة المطالبة التقليدية التجريبية والخطأ ، والحدس اللغوي ، والخبرة لتحسين المطالبات.
تتضمن APE أساليب التعلم الآلي المتقدمة ، مثل تحسين الصناديق السوداء ، وتعلم التعزيز ، وتحسين التدرج المطبقة على الرموز الفورية ، مما يتيح تحسينات كمية منهجية للتصميم السريع.
7. سياق التطبيق
تناسب الهندسة المطالبة التقليدية مشاريع حيث يهم التحكم في السياق التفصيلي والتخصيص الإبداعي والتعليمات الدقيقة أو عندما يكون التفسير البشري مهمًا.
تتفوق APE في بيئات عالية الحجم أو متكررة أو ديناميكية تتطلب قابلية التوسع والتكيف السريع والتحسين عبر العديد من المهام أو مجموعات البيانات.
8. التعاون الإنسان-AA
الهندسة الفائقة التقليدية هي في الغالب عملية تقودها الإنسان التي تعززها ردود الذكاء الاصطناعي.
يمثل APE تفاعلًا أوثق حيث تساعد الذكاء الاصطناعي أو حتى يحل محل العديد من خطوات الصياغة اليدوية ، مما ينتج عنه تصميمات سريعة قد لا يتصورها البشر بمفردهم.