Aquí se detallan las diferencias clave entre la ingeniería de avisos automática (APE) y la ingeniería de avisos tradicional:
1. Automatización versus esfuerzo manual:
- Ingeniería automática de avisos (APE): Automatiza el proceso de creación y optimización de avisos utilizando modelos de lenguaje. Genera, evalúa y refina indicaciones sin intervención manual.
- Ingeniería de indicaciones tradicional: se basa en el esfuerzo manual de expertos humanos para diseñar, probar e iterar las indicaciones.
2. Escalabilidad:
- APE: puede generar y evaluar una gran cantidad de mensajes rápidamente, lo que lo hace más escalable que la ingeniería de mensajes manual.
- Ingeniería rápida tradicional: limitada por el tiempo y el esfuerzo necesarios para el diseño y las pruebas manuales rápidas.
3. Adaptabilidad:
- APE: puede adaptar dinámicamente indicaciones basadas en comentarios y desempeño, lo que permite una mejora continua.
- Ingeniería de avisos tradicional: los avisos son más estáticos y requieren actualizaciones manuales para adaptarse a los requisitos cambiantes o las capacidades del modelo.
4. Objetividad versus subjetividad:
- APE: utiliza métricas de evaluación y puntuación automatizadas para seleccionar las indicaciones más efectivas, lo que reduce la influencia de los prejuicios humanos.
- Ingeniería rápida tradicional: se basa más en el juicio subjetivo y la experiencia en el dominio de los ingenieros rápidos humanos.
5. Recursos Computacionales:
- APE: Requiere importantes recursos computacionales y acceso a potentes modelos de lenguaje para generar y evaluar indicaciones.
- Ingeniería rápida tradicional: generalmente menos intensiva en términos computacionales, pero puede estar limitada por la disponibilidad de expertos humanos.
6. Complejidad de las indicaciones:
- APE: puede manejar la generación y optimización de indicaciones más complejas de varios pasos que pueden resultar difíciles de diseñar manualmente para los humanos.
- Ingeniería de avisos tradicional: los avisos suelen ser más simples y directos, ya que los crean expertos humanos.
En resumen, la ingeniería de avisos automática aprovecha las capacidades de los modelos de lenguaje para automatizar y escalar el proceso de diseño de avisos, mientras que la ingeniería de avisos tradicional se basa más en el esfuerzo manual y la experiencia humana. La elección entre los dos enfoques depende de los requisitos específicos, los recursos y la complejidad de la tarea en cuestión.
Citas:[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-thinking
[5] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve