Ecco le principali differenze tra il prompt engineering automatico (APE) e il prompt engineering tradizionale:
1. Automazione e sforzo manuale:
- Automatic Prompt Engineering (APE): automatizza il processo di creazione e ottimizzazione dei prompt utilizzando modelli linguistici. Genera, valuta e perfeziona i prompt senza intervento manuale.
- Ingegneria dei prompt tradizionale: si basa sullo sforzo manuale di esperti umani per progettare, testare ed eseguire l'iterazione dei prompt.
2. Scalabilità:
- APE: può generare e valutare rapidamente un gran numero di prompt, rendendolo più scalabile rispetto all'ingegneria manuale dei prompt.
- Ingegneria dei prompt tradizionale: limitata dal tempo e dall'impegno necessari per la progettazione e il test dei prompt manuali.
3. Adattabilità:
- APE: può adattare dinamicamente i suggerimenti in base al feedback e alle prestazioni, consentendo un miglioramento continuo.
- Ingegneria dei prompt tradizionale: i prompt sono più statici e richiedono aggiornamenti manuali per adattarsi ai mutevoli requisiti o alle funzionalità del modello.
4. Oggettività vs soggettività:
- APE: utilizza punteggi automatizzati e metriche di valutazione per selezionare i suggerimenti più efficaci, riducendo l'influenza dei pregiudizi umani.
- Ingegneria tempestiva tradizionale: si basa maggiormente sul giudizio soggettivo e sulle competenze di dominio degli ingegneri tempestivi umani.
5. Risorse computazionali:
- APE: richiede risorse computazionali significative e accesso a potenti modelli linguistici per generare e valutare suggerimenti.
- Prompt Engineering tradizionale: generalmente meno intensivo dal punto di vista computazionale, ma può essere limitato dalla disponibilità di esperti umani.
6. Complessità dei prompt:
- APE: può gestire la generazione e l'ottimizzazione di prompt in più passaggi più complessi che potrebbero essere difficili da progettare manualmente per gli esseri umani.
- Ingegneria dei prompt tradizionale: i prompt sono spesso più semplici e diretti, poiché vengono creati da esperti umani.
In sintesi, il prompt engineering automatico sfrutta le capacità dei modelli linguistici per automatizzare e scalare il processo di progettazione dei prompt, mentre il prompt engineering tradizionale si basa maggiormente sullo sforzo manuale e sulle competenze umane. La scelta tra i due approcci dipende dai requisiti specifici, dalle risorse e dalla complessità del compito da svolgere.
Citazioni:[1] https://arxiv.org/html/2401.14423v4
[2] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md
[3] https://towardsdatascience.com/automated-prompt-engineering-78678c6371b9?gi=6eeb1dfd344d
[4] https://www.e2enetworks.com/blog/a-guide-to-prompt-engineering-from-zero-shot-to-chain-of-think
[5] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve