Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jakie są kluczowe różnice między automatyczną szybką inżynierią (APE) a tradycyjną szybką inżynierią


Jakie są kluczowe różnice między automatyczną szybką inżynierią (APE) a tradycyjną szybką inżynierią


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.

Podsumowując, podczas gdy tradycyjna szybka inżynieria pozostaje cenna dla niuansów, wrażliwy na kontekst szybki projekt wymagający wiedzy ludzkiej, automatyczna szybka inżynieria reprezentuje transformacyjne podejście stosujące optymalizację i automatyzację opartą na AI w celu szybkiego generowania. APE zapewnia skalowalne, spójne i adaptacyjne szybkie rozwiązania, zasadniczo przesuwając sposób, w jaki modele AI są instruowane i znacznie zwiększając wydajność i skuteczność szybkich aplikacji AI w branżach i domenach zadań.