Ingineria promptă automată (APE) și ingineria promptă tradițională se învârt în jurul instrucțiunilor de elaborare sau solicitări pentru a ghida modelele AI în generarea de rezultate dorite, dar acestea diferă fundamental în metodologie, domeniu de aplicare, eficiență și scalabilitate.
Ingineria promptă tradițională este procesul manual de scriere, rafinare și optimizare a prompturilor de limbaj natural pentru a obține rezultate mai bune de la modelele AI generative. Aceasta implică experți umani care proiectează solicitări alegând cu atenție frazarea, contextul, instrucțiunile și exemplele pentru a genera răspunsuri adecvate din partea AI. Procesul se bazează pe încercare și eroare iterativă, unde inginerii prompți ajustează detalii precum alegerea cuvintelor, lungimea promptă, stilul sau structura bazate pe ieșirile modelului până la atingerea rezultatelor satisfăcătoare. Ingineria promptă tradițională necesită o înțelegere a modului în care modelele de limbaj AI se comportă și răspund la instrucțiuni și este adesea încadrată ca o artă la fel de mult ca o știință. Această abordare manuală este utilă pentru sarcinile în care contextul și nuanța contează, permițând controlul adaptat asupra comportamentului AI. Cu toate acestea, poate fi consumatoare de timp și limitată de creativitatea și capacitatea inginerului de a anticipa interpretarea modelului.
În schimb, ingineria automată promptă (APE) folosește algoritmi AI și modele de limbaj mare pentru a automatiza generarea, testarea și optimizarea prompturilor, reducerea sau eliminarea nevoii de prompturi realizate de oameni. APE Frames Crearea promptă ca o problemă de optimizare a cutiei negre, în care un sistem AI generează mai multe prompturi candidate bazate pe exemple de perechi de intrare-ieșire, evaluează eficacitatea acestora și le rafinează iterativ ghidate de mecanisme de feedback, cum ar fi învățarea consolidării sau optimizarea bazată pe gradient. Această automatizare permite generarea rapidă și evaluarea a mii de variații prompte la scară, lucru practic pentru inginerie manuală. Algoritmii APE aplică modele consistente învățate din seturi de date mari, se adaptează dinamic la noile sarcini și îmbunătățesc continuu prompturile într -o buclă de feedback continuă. Acest lucru reduce investițiile în timp uman și îmbunătățește calitatea promptă, în special în scenarii care necesită ajustare la evoluția comportamentului sau contextului modelului.
Diferențe cheie între APE și inginerie promptă tradițională:
1. Metodologie
Ingineria promptă tradițională este un proces de meșteșug manual bazat pe oameni, bazat pe intuiția lingvistică, cunoștințele de domeniu și rafinamentul iterativ bazat pe răspunsurile modelului. Utilizatorii experimentează formularea, instrucțiunile și formatul pentru a ghida comportamentul AI.
APE, cu toate acestea, folosește sisteme AI pentru a genera automat candidați prompți, pentru a evalua eficacitatea lor prin testarea automată și pentru a le optimiza prin tehnici precum învățarea de întărire sau coborârea gradientului fără intervenția umană în buclă.
2. scară și viteză
Ingineria promptă tradițională este limitată de capacitatea umană, ceea ce o face mai lentă și mai puțin scalabilă. Poate fi nevoie de multe iterații manuale pentru a ajunge la un prompt care funcționează bine.
APE poate genera și testa rapid mii de prompturi, permițând cicluri de iterație mult mai rapide și explorarea unui spațiu de căutare mai larg pentru solicitări optime.
3. Consistență și calitate
Calitatea manuală a ingineriei prompte variază în funcție de abilitatea, cunoștințele și creativitatea inginerului, ceea ce poate duce la inconsecvență în eficiență promptă.
APE aplică procese de optimizare bazate pe date care produc o calitate promptă mai consistentă, repetabilă, minimizând prejudecata umană și variația dintre versiunile prompte.
4. Adaptabilitatea
Oamenii revizuiesc manual solicitările atunci când cerințele sarcinii sau comportamentele modelului se schimbă, ceea ce poate fi mai lent și mai puțin sensibil la diferențe subtile sau la ieșiri de model neașteptate.
Sistemele APE se adaptează rapid la modificări prin generarea și rafinarea continuă a prompturilor bazate pe date noi sau răspunsuri actualizate ale modelului AI, permițând aproape optimizarea promptării în timp real.
5. Alocarea resurselor
Ingineria promptă tradițională necesită o implicare semnificativă a omului, expertiză și timp.
Ap
6. Tehnici de bază
Ingineria promptă tradițională folosește de obicei încercări și erori, intuiție lingvistică și experiență pentru a îmbunătăți solicitări.
Ap
7. Contextul aplicației
Ingineria promptă tradițională se potrivește proiectelor în care controlul contextual detaliat, personalizarea creativă și instrucțiunile nuanțate contează sau unde este importantă interpretarea umană.
APE excelează în medii cu volum ridicat, repetitiv sau dinamic care necesită scalabilitate, adaptare rapidă și optimizare în multe sarcini sau seturi de date prompte.
8. Colaborarea umană-AI
Ingineria promptă tradițională este în mare parte un proces condus de oameni, sporit de răspunsurile AI.
APE reprezintă o interacțiune mai atentă în care AI ajută sau chiar înlocuiește multe etape manuale de artizanat prompt, producând modele prompte pe care oamenii nu le pot concepe de unul singur.