自動プロンプトエンジニアリング(APE)と従来のプロンプトエンジニアリングは、希望の出力を生成するAIモデルをガイドするための命令またはプロンプトの作成を中心に展開しますが、方法論、範囲、効率、およびスケーラビリティが根本的に異なります。
従来の迅速なエンジニアリングは、自然言語のプロンプトを執筆、洗練、最適化して、生成AIモデルのより良い結果を達成する手動プロセスです。これには、AIから適切な応答を引き出すために、フレージング、コンテキスト、指示、および例を慎重に選択することでプロンプトを設計する人間の専門家が関与します。このプロセスは反復的な試行錯誤に依存しており、プロンプトエンジニアは、満足のいく結果に達するまで、モデルの出力に基づいて、単語の選択、プロンプトの長さ、スタイル、または構造などの詳細を調整します。従来の迅速なエンジニアリングでは、AI言語モデルがどのように行動し、指示に対応するかを理解する必要があり、多くの場合、科学と同じくらい芸術として組み立てられています。この手動アプローチは、コンテキストとニュアンスが重要なタスクに役立ち、AIの動作をカスタマイズした制御を可能にします。ただし、エンジニアの創造性とモデルの解釈を予測する能力によって、時間がかかり、制限される可能性があります。
対照的に、自動プロンプトエンジニアリング(APE)は、AIアルゴリズムと大規模な言語モデルを活用して、プロンプトの生成、テスト、最適化を自動化し、人間が作成したプロンプトの必要性を削減または排除します。 APEフレームプロンプトの作成は、ブラックボックスの最適化問題として作成されます。これは、AIシステムがインプット出力のサンプルペアに基づいて複数の候補プロンプトを生成し、その有効性を評価し、補強学習やグラデーションベースの最適化などのフィードバックメカニズムによって誘導された均等を繰り返し洗練します。この自動化により、数千の迅速なバリエーションを大規模に生成して評価することができます。これは、手動エンジニアリングにとっては非現実的なものです。 APEアルゴリズムは、大きなデータセットから学習した一貫したパターンを適用し、新しいタスクに動的に適応し、進行中のフィードバックループのプロンプトを継続的に改善します。これにより、特に進化するモデルの動作またはコンテキストに調整を必要とするシナリオでは、人間の時間投資が削減され、迅速な品質が向上します。
類人猿と従来の迅速なエンジニアリングの重要な違い：
1。方法論
従来の迅速なエンジニアリングは、モデル応答に基づいた言語の直観、ドメインの知識、および反復改良に依存する、人間主導の手動クラフトプロセスです。ユーザーは、AIの動作をガイドするために、文言、指示、形式を実験します。
ただし、APEはAIシステムを採用して、迅速な候補を自動的に生成し、自動テストを通じて有効性を評価し、ループへの人間の介入なしに補強学習や勾配降下などの手法を介してそれらを最適化します。
2。スケールと速度
従来の迅速なエンジニアリングは人間の能力によって制限されており、より遅く、スケーラブルではありません。うまく機能するプロンプトに到達するには、多くの手動の反復が必要になる場合があります。
APEは、数千のプロンプトを迅速に生成してテストすることができ、はるかに高速な反復サイクルと最適なプロンプトのためのより広範な検索スペースの探索を可能にします。
3。一貫性と品質
手動の迅速なエンジニアリングの品質は、エンジニアのスキル、知識、創造性によって異なり、迅速な有効性の矛盾につながる可能性があります。
APEは、より一貫した繰り返し可能な迅速な品質を生成するデータ駆動型の最適化プロセスを適用し、人間のバイアスとプロンプトバージョン間のバリエーションを最小限に抑えます。
4。適応性
人間は、タスク要件やモデルの動作が変化すると、プロンプトを手動で修正します。これは、微妙な違いや予期しないモデル出力に遅くなり、反応が少ない場合があります。
APEシステムは、新しいデータまたは更新されたAIモデル応答に基づいてプロンプトを継続的に生成および改良することにより、変更に迅速に適応し、リアルタイムの近くのプロンプト最適化を可能にします。
5。リソース割り当て
従来の迅速なエンジニアリングには、人間の重要な関与、専門知識、および時間が必要です。
APEは、ルーチン、繰り返しの迅速な作成と評価を自動化し、高レベルの戦略的タスク、複雑な問題解決、および迅速な反復を超えたその他の役割に集中するために、人間の専門家を解放します。
6。基礎となるテクニック
従来の迅速なエンジニアリングは、通常、試行錯誤、言語の直感、および経験を使用してプロンプトを改善します。
APEには、ブラックボックスの最適化、強化学習、迅速なトークンに適用されるグラデーションの最適化など、高度な機械学習方法が組み込まれており、系統的で定量的な改善を可能にして設計を促します。
7。アプリケーションのコンテキスト
従来の迅速なエンジニアリングは、詳細なコンテキスト制御、創造的なカスタマイズ、微妙な指示が重要なプロジェクトや、人間の解釈が重要なプロジェクトに適しています。
類人猿は、スケーラビリティ、迅速な適応、および多くの迅速なタスクまたはデータセットにわたって最適化を必要とする大量、反復、または動的環境に優れています。
8。人間のコラボレーション
従来の迅速なエンジニアリングは、主にAI応答によって増強された人間主導のプロセスです。
AIは、AIが多くの手動迅速なクラフトステップを支援したり、置き換えたりする緊密な相互作用を表し、人間が自分で妊娠しない可能性のある迅速なデザインを生成します。