Automatické rychlé inženýrství (APE) a tradiční rychlé inženýrství se točí kolem pokynů pro řemeslné činy nebo výzvy k vedení modelů AI při generování požadovaných výstupů, ale v zásadě se liší v metodologii, rozsahu, účinnosti a škálovatelnosti.
Tradiční rychlé inženýrství je manuální proces psaní, rafinace a optimalizace výzev přirozeného jazyka k dosažení lepších výsledků z generativních modelů AI. Zahrnuje to lidské odborníky, kteří navrhují výzvy pečlivým výběrem frázování, kontextu, pokynů a příkladů, aby vyvolali vhodné odpovědi z AI. Proces se spoléhá na iterativní pokus a omyl, kde rychlé inženýři upravují podrobnosti, jako je volba slova, délka rychlého, stylu nebo struktury na základě výstupů modelu, dokud nejsou dosaženy uspokojivé výsledky. Tradiční rychlé inženýrství vyžaduje pochopení toho, jak se jazykové modely AI chovají a reagují na pokyny, a často je orámováno jako umění stejně jako věda. Tento manuální přístup je užitečný pro úkoly, kde je záležitost kontextu a nuance, což umožňuje kontrolu na míru nad chováním AI. Může to však být časově náročné a omezeno kreativitou a schopností inženýra předvídat interpretaci modelu.
Naproti tomu automatické rychlé inženýrství (APE) využívá algoritmy AI a modely velkých jazyků k automatizaci generování, testování a optimalizace výzev, snižování nebo eliminace potřeby vyráběných výzev pro člověka. Rámečky APE probíhají jako problém s optimalizací černých boxů, kde systém AI generuje více kandidátů na základě příkladů párů vstup-výstup, vyhodnocuje jejich účinnost a iterativně je zdokonaluje vedené mechanismy zpětné vazby, jako je učení zesílení nebo optimalizace založené na gradientu. Tato automatizace umožňuje rychlé generování a vyhodnocení tisíců rychlých variací v měřítku, což je pro manuální inženýrství něco nepraktického. Algoritmy APE používají konzistentní vzory získané z velkých datových sad, dynamicky se přizpůsobují novým úkolům a neustále zlepšují výzvy v probíhající zpětné vazbě. Tím se snižuje investice do lidské doby a zvyšuje rychlou kvalitu, zejména ve scénářích, které vyžadují úpravu pro vyvíjející se chování modelu nebo kontextu.
Klíčové rozdíly mezi lidoopem a tradičním rychlým inženýrstvím:
1. metodika
Tradiční rychlé inženýrství je proces řízený člověkem, manuální tvorba, která se spoléhá na lingvistickou intuici, znalosti domény a iterační zdokonalení založené na modelových odpovědích. Uživatelé experimentují s formulací, pokyny a formátem, aby řídili chování AI.
APE však zaměstnává systémy AI, aby automaticky generovaly rychlé kandidáty, vyhodnotily jejich účinnost prostřednictvím automatizovaného testování a optimalizovaly je pomocí technik, jako je učení posílení nebo sestup gradientu bez lidského zásahu do smyčky.
2. měřítko a rychlost
Tradiční rychlé inženýrství je omezeno lidskou kapacitou, takže je pomalejší a méně škálovatelná. Může to trvat mnoho manuálních iterací, aby se dosáhlo výzvy, která funguje dobře.
APE může generovat a testovat tisíce výzev rychle, což umožňuje mnohem rychlejší iterační cykly a zkoumání širšího vyhledávacího prostoru pro optimální výzvy.
3. konzistence a kvalita
Kvalita manuálního rychlého inženýrství se liší podle dovedností, znalostí a kreativity inženýra, což může vést k nesrovnalosti v rychlé účinnosti.
APE používá procesy optimalizace založené na údajích, které vytvářejí konzistentnější, opakovatelnou rychlou kvalitu, minimalizují lidské zkreslení a variace mezi rychlými verzemi.
4. Adaptabilita
Lidé ručně revidují výzvy, když se změní požadavky na úkol nebo chování modelu, což může být pomalejší a méně reagovat na jemné rozdíly nebo neočekávané výstupy modelu.
Systémy APE se rychle přizpůsobují změnám nepřetržitým generováním a zdokonalováním výzev na základě nových dat nebo aktualizovaných odpovědí na model AI, což umožňuje optimalizaci rychlosti v reálném čase.
5. Alokace zdrojů
Tradiční rychlé inženýrství vyžaduje významné zapojení člověka, odborné znalosti a čas.
APE automatizuje rutinu, opakující se tvorba a hodnocení rychlých výzev a osvobození odborníků na člověka, aby se zaměřily na strategické úkoly vyšší úrovně, složité řešení problémů a další role nad rychlou iteraci.
6. Základní techniky
Tradiční rychlé inženýrství obvykle používá ke zlepšení výzev a zkušeností s pokusem a omylem, lingvistickou intuici a zkušenosti.
APE zahrnuje pokročilé metody strojového učení, jako je optimalizace černých boxů, učení zesílení a optimalizace gradientu aplikované na výzvy, což umožňuje systematická kvantitativní vylepšení pro výzvu.
7. kontext aplikace
Tradiční rychlé inženýrství vyhovuje projektům, kde jsou důležité podrobné kontextové kontroly, kreativní přizpůsobení a nuanční pokyny nebo kde je důležitá interpretace člověka.
APE vyniká ve vysoce svazku, opakujících se nebo dynamickém prostředí vyžadujícím škálovatelnost, rychlou adaptaci a optimalizaci napříč mnoha rychlými úkoly nebo datovými sadami.
8. Spolupráce člověka-ai
Tradiční rychlé inženýrství je většinou proces vedený člověkem, který se zvyšuje reakcemi AI.
APE představuje bližší interakci, kde AI pomáhá nebo dokonce nahrazuje mnoho manuálních kroků pro výrobu a vytváří rychlé návrhy, které si lidé nemusí představit sami.