Вот ключевые различия между автоматическим оперативным проектированием (APE) и традиционным оперативным инжинирингом:
1. Автоматизация против ручного труда:
- Автоматическое создание подсказок (APE): автоматизирует процесс создания и оптимизации подсказок с использованием языковых моделей. Он генерирует, оценивает и уточняет подсказки без ручного вмешательства.
- Традиционное оперативное проектирование: предполагает ручные усилия специалистов по проектированию, тестированию и повторению подсказок.
2. Масштабируемость:
- APE: позволяет быстро генерировать и оценивать большое количество подсказок, что делает его более масштабируемым, чем разработка подсказок вручную.
- Традиционное оперативное проектирование: ограничено временем и усилиями, необходимыми для оперативного проектирования и тестирования вручную.
3. Адаптивность:
- APE: может динамически адаптировать подсказки на основе отзывов и производительности, что позволяет постоянно совершенствовать их.
- Традиционное проектирование подсказок: подсказки более статичны и требуют ручного обновления для адаптации к меняющимся требованиям или возможностям модели.
4. Объективность против субъективности:
- APE: использует автоматизированные показатели подсчета баллов и оценки для выбора наиболее эффективных подсказок, уменьшая влияние человеческих предубеждений.
- Традиционное оперативное проектирование: больше полагается на субъективные суждения и экспертный опыт инженеров-оперативников.
5. Вычислительные ресурсы:
- APE: требуются значительные вычислительные ресурсы и доступ к мощным языковым моделям для создания и оценки подсказок.
- Традиционное оперативное проектирование: обычно требует меньше вычислительных затрат, но может быть ограничено наличием специалистов-людей.
6. Сложность подсказок:
- APE: может обрабатывать и оптимизировать более сложные многоэтапные подсказки, которые людям может быть сложно разработать вручную.
- Традиционная разработка подсказок: подсказки зачастую проще и понятнее, поскольку создаются людьми-экспертами.
Таким образом, автоматическое проектирование подсказок использует возможности языковых моделей для автоматизации и масштабирования процесса проектирования подсказок, в то время как традиционное проектирование подсказок больше полагается на ручные усилия и человеческий опыт. Выбор между двумя подходами зависит от конкретных требований, ресурсов и сложности поставленной задачи.
Цитаты:[1] https://arxiv.org/html/2401.14423v4
[2] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md
[3] https://towardsdatascience.com/automated-prompt-engineering-78678c6371b9?gi=6eeb1dfd344d
[4] https://www.e2enetworks.com/blog/a-guide-to-prompt-engineering-from-zero-shot-to-chain-of- Thought
[5] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve