자동 프롬프트 엔지니어링 (APE) 및 전통적인 프롬프트 엔지니어링은 원하는 출력을 생성하는 AI 모델을 안내하기위한 공예 지침 또는 프롬프트를 중심으로하지만 방법론, 범위, 효율성 및 확장 성에서 근본적으로 다릅니다.
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 생성 AI 모델에서 더 나은 결과를 달성하기 위해 자연어 프롬프트를 작성, 정제 및 최적화하는 수동 프로세스입니다. 여기에는 AI로부터 적절한 응답을 이끌어 내기 위해 문구, 맥락, 지시 및 예제를 신중하게 선택함으로써 프롬프트를 디자인하는 인간 전문가가 포함됩니다. 이 프로세스는 반복 시행 착오에 의존하며, 프롬프트 엔지니어는 만족스러운 결과에 도달 할 때까지 모델의 출력에 따라 단어 선택, 프롬프트 길이, 스타일 또는 구조와 같은 세부 사항을 조정합니다. 전통적인 프롬프트 엔지니어링은 AI 언어 모델이 어떻게 행동하고 지시에 반응하는지에 대한 이해를 요구하며, 종종 과학만큼 예술로 구성됩니다. 이 수동 접근 방식은 컨텍스트와 뉘앙스가 문제가되는 작업에 유용하여 AI 동작에 맞는 제어를 가능하게합니다. 그러나 엔지니어의 창의성과 모델 해석을 예상하는 능력에 의해 시간이 많이 걸리고 제한 될 수 있습니다.
대조적으로, 자동 프롬프트 엔지니어링 (APE)은 AI 알고리즘과 대형 언어 모델을 활용하여 프롬프트의 생성, 테스트 및 최적화를 자동화하여 인간이 만든 프롬프트의 감소 또는 제거를 제거합니다. APE 프레임 프레임 프레임 프레임은 AI 시스템이 예제 입력 출력 쌍을 기반으로 여러 후보 프롬프트를 생성하고 효과를 평가하며 강화 학습 또는 그라디언트 기반 최적화와 같은 피드백 메커니즘에 의해 반복적으로 개선됩니다. 이 자동화를 통해 수동 엔지니어링에 실용적이지 않은 규모의 수천 가지 신속한 변형을 빠르게 생성하고 평가할 수 있습니다. APE 알고리즘은 대규모 데이터 세트에서 학습 된 일관된 패턴을 적용하고 새로운 작업에 동적으로 적응하며 진행중인 피드백 루프에서 지속적으로 프롬프트를 개선합니다. 이를 통해 인간의 시간 투자를 줄이고 특히 모델 행동이나 상황에 맞는 조정이 필요한 시나리오에서 신속한 품질을 향상시킵니다.
APE와 전통적인 프롬프트 엔지니어링의 주요 차이점 :
1. 방법론
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 언어 직관, 도메인 지식 및 모델 응답을 기반으로 한 반복 개선에 의존하는 인간 중심의 수동 제작 프로세스입니다. 사용자는 문구, 지침 및 형식을 실험하여 AI 행동을 안내합니다.
그러나 APE는 AI 시스템을 사용하여 프롬프트 후보를 자동으로 생성하고 자동 테스트를 통해 효과를 평가하며 루프에서 인간의 개입없이 강화 학습 또는 그라디언트 하강과 같은 기술을 통해이를 최적화합니다.
2. 규모와 속도
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 인적 용량에 의해 제한되어 느리고 확장 가능성이 떨어집니다. 잘 작동하는 프롬프트에 도달하려면 많은 수동 반복이 필요할 수 있습니다.
APE는 수천 개의 프롬프트를 빠르게 생성하고 테스트 할 수있어 반복주기가 훨씬 빠르고 최적의 프롬프트를위한 더 넓은 검색 공간을 탐색 할 수 있습니다.
3. 일관성과 품질
수동 프롬프트 엔지니어링 품질은 엔지니어의 기술, 지식 및 창의성에 따라 다르며, 이는 신속한 효과의 불일치로 이어질 수 있습니다.
APE는보다 일관되고 반복 가능한 프롬프트 품질을 생성하는 데이터 중심의 최적화 프로세스를 적용하여 인적 편향을 최소화하고 프롬프트 버전 간의 변화를 최소화합니다.
4. 적응성
인간은 작업 요구 사항이나 모델 동작이 변할 때 프롬프트를 수동으로 수정하여 미묘한 차이 또는 예기치 않은 모델 출력에 느리게 반응 할 수 있습니다.
APE 시스템은 새로운 데이터 또는 업데이트 된 AI 모델 응답을 기반으로 프롬프트를 지속적으로 생성하고 정제하여 변경에 빠르게 적응하여 거의 실시간 프롬프트 최적화를 가능하게합니다.
5. 자원 할당
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 상당한 인간의 참여, 전문 지식 및 시간을 요구합니다.
APE는 일상적이고 반복적 인 프롬프트 생성 및 평가를 자동화하여 인간 전문가가 상위 수준의 전략적 작업, 복잡한 문제 해결 및 프롬프트 반복 이상의 기타 역할에 집중할 수 있도록합니다.
6. 기본 기술
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 일반적으로 시행 착오, 언어 직관 및 경험을 사용하여 프롬프트를 향상시킵니다.
APE는 블랙 박스 최적화, 강화 학습 및 프롬프트 토큰에 적용되는 그라디언트 최적화와 같은 고급 머신 러닝 방법을 통합하여 프롬프트 설계에 체계적이고 정량적 인 개선을 가능하게합니다.
7. 응용 프로그램 컨텍스트
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 상세한 맥락 제어, 창의적 커스터마이즈 및 미묘한 지침이 중요하거나 인간의 해석이 중요한 곳에 맞습니다.
APE는 많은 프롬프트 작업 또는 데이터 세트에서 확장 성, 신속한 적응 및 최적화를 요구하는 대량, 반복적 또는 동적 환경에서 탁월합니다.
8. 인간 -AI 협력
전통적인 프롬프트 엔지니어링은 주로 AI 응답에 의해 강화되는 인간 주도 프로세스입니다.
APE는 AI가 많은 수동 프롬프트 제작 단계를 지원하거나 대체하는 더 가까운 상호 작용을 나타냅니다.