Automatyczna szybka inżynieria (APE), jak i tradycyjna szybka inżynieria obracają się wokół instrukcji tworzenia lub monitów do prowadzenia modeli AI w generowaniu pożądanych wyników, ale różnią się one metodologią, zakresem, wydajnością i skalowalnością.
Tradycyjna szybka inżynieria to ręczny proces pisania, rafinacji i optymalizacji podpowiedzi języka naturalnego do osiągnięcia lepszych wyników z generatywnych modeli AI. Dotyczy to ekspertów ludzkich, którzy projektują podpowiedzi poprzez staranne wybieranie frazowania, kontekstu, instrukcji i przykładów w celu wywołania odpowiednich odpowiedzi z AI. Proces ten opiera się na iteracyjnym próbie i błędach, w którym szybcy inżynierowie dostosowują szczegóły, takie jak wybór słowa, szybka długość, styl lub struktura oparta na wyjściach modelu, aż do osiągnięcia zadowalających wyników. Tradycyjna szybka inżynieria wymaga zrozumienia, w jaki sposób modele językowe AI zachowują się i reagują na instrukcje, i często jest ona opracowana jako sztuka tak samo jak nauka. To ręczne podejście jest przydatne do zadań, w których mają znaczenie kontekst i niuans, umożliwiając kontrolę nad zachowaniem AI. Może to jednak być czasochłonne i ograniczone przez kreatywność inżyniera i zdolność do przewidywania interpretacji modelu.
Natomiast automatyczne szybkie inżynieria (APE) wykorzystują algorytmy AI i duże modele językowe w celu automatyzacji generowania, testowania i optymalizacji podpowiedzi, zmniejszania lub eliminowania potrzeby tworzenia monitów. Małpa ramy szybkie tworzenie jako problem optymalizacji czarnej skrzynki, w którym system AI generuje wiele podpowiedzi kandydatów na podstawie przykładowych par wejściowych wyjściowych, ocenia ich skuteczność i iteracyjnie udoskonala ich mechanizmy sprzężenia zwrotnego, takie jak uczenie się wzmocnienia lub optymalizacja oparta na gradiencie. Ta automatyzacja umożliwia szybkie generowanie i ocenę tysięcy szybkich zmian na skalę, coś niepraktycznego dla inżynierii ręcznej. Algorytmy małpy stosują spójne wzorce wyuczone z dużych zestawów danych, dostosowują się dynamicznie do nowych zadań i stale poprawiają monity w bieżącej pętli sprzężenia zwrotnego. Zmniejsza to inwestycje w czasie ludzkiego i zwiększa szybką jakość, szczególnie w scenariuszach wymagających dostosowania do ewoluującego zachowania lub kontekstu.
Kluczowe różnice między małpą a tradycyjną szybką inżynierią:
1. Metodologia
Tradycyjna szybka inżynieria to prowadzony przez człowieka, ręczny proces tworzenia oparty na intuicji językowej, wiedzy domen i iteracyjnej udoskonalaniu opartej na reakcjach modelu. Użytkownicy eksperymentują z sformułowaniem, instrukcjami i formatem, aby kierować zachowaniem AI.
APE wykorzystuje jednak systemy AI do automatycznego generowania szybkich kandydatów, oceny ich skuteczności poprzez automatyczne testy i optymalizację ich za pomocą technik takich jak uczenie się wzmocnienia lub pochodzenie gradientu bez interwencji człowieka w pętli.
2. Skala i prędkość
Tradycyjna szybka inżynieria jest ograniczona przez ludzką pojemność, dzięki czemu jest wolniejsza i mniej skalowalna. Można zająć wiele ręcznych iteracji, aby uzyskać monit, który działa dobrze.
MPE może szybko generować i testować tysiące podpowiedzi, umożliwiając znacznie szybsze cykle iteracji i eksplorację szerszej przestrzeni wyszukiwania w celu uzyskania optymalnych podpowiedzi.
3. Spójność i jakość
Ręczna szybka jakość inżynierii różni się w zależności od umiejętności, wiedzy i kreatywności inżyniera, co może prowadzić do niespójności w szybkiej skuteczności.
APE stosuje procesy optymalizacji oparte na danych, które wytwarzają bardziej spójną, powtarzalną szybką jakość, minimalizując ludzkie uprzedzenia i zmienność między szybkimi wersjami.
4. Możliwość adaptacji
Ludzie ręcznie zmieniają podpowiedzi, gdy zmieniają się wymagania zadania lub zachowania modelu, które mogą być wolniejsze i mniej reagujące na subtelne różnice lub nieoczekiwane wyniki modelu.
Systemy APE szybko dostosowują się do zmian poprzez ciągłe generowanie i rafinację podpowiedzi na podstawie nowych danych lub zaktualizowanych odpowiedzi modelu AI, umożliwiając szybką optymalizację w czasie rzeczywistym.
5. Przydział zasobów
Tradycyjny szybki inżynieria wymaga znacznego zaangażowania człowieka, wiedzy i czasu.
APE automatyzuje rutynę, powtarzające się szybkie tworzenie i ocena, uwalniając ekspertów od ludzi do skupienia się na zadaniach strategicznych wyższego poziomu, złożonego rozwiązywania problemów i innych role poza szybką iteracją.
6. Podstawowe techniki
Tradycyjna szybka inżynieria zwykle wykorzystuje próbę i błąd, intuicję językową i doświadczenie w celu poprawy podpowiedzi.
APE zawiera zaawansowane metody uczenia maszynowego, takie jak optymalizacja czarnej skrzynki, uczenie się wzmocnienia i optymalizacja gradientu zastosowana do szybkich tokenów, umożliwiając systematyczne, ilościowe ulepszenia w celu szybkiego projektowania.
7. Kontekst aplikacji
Tradycyjna szybka inżynieria pasuje do projektów, w których mają znaczenie szczegółowa kontrola kontekstowa, kreatywne dostosowywanie i instrukcje niuansowe lub w przypadku interpretacji człowieka.
Małpa wyróżnia się w środowiskach o dużej objętości, powtarzającej się lub dynamicznych wymagających skalowalności, szybkiej adaptacji i optymalizacji w wielu szybkich zadaniach lub zestawach danych.
8. Współpraca człowieka-AI
Tradycyjna szybka inżynieria to głównie proces kierowany przez człowieka rozszerzony przez odpowiedzi AI.
Małpa reprezentuje bliższą interakcję, w której AI pomaga, a nawet zastępuje wiele ręcznych szybkich kroków tworzenia, tworząc szybkie projekty, których ludzie nie mogą sobie wyobrazić.