Här är de viktigaste skillnaderna mellan automatisk promptteknik (APE) och traditionell promptteknik:
1. Automation kontra manuell ansträngning:
- Automatic Prompt Engineering (APE): Automatiserar processen för prompt skapande och optimering med hjälp av språkmodeller. Den genererar, utvärderar och förfinar uppmaningar utan manuella ingrepp.
- Traditionell promptteknik: Förlitar sig på manuell ansträngning av mänskliga experter för att designa, testa och iterera på uppmaningar.
2. Skalbarhet:
- APE: Kan generera och utvärdera ett stort antal prompter snabbt, vilket gör det mer skalbart än manuell promptteknik.
- Traditionell promptteknik: Begränsad av den tid och ansträngning som krävs för manuell snabb design och testning.
3. Anpassningsförmåga:
- APE: Kan dynamiskt anpassa meddelanden baserat på feedback och prestanda, vilket möjliggör kontinuerliga förbättringar.
- Traditionell promptteknik: Uppmaningar är mer statiska och kräver manuella uppdateringar för att anpassa sig till ändrade krav eller modellkapacitet.
4. Objektivitet vs. subjektivitet:
- APE: Använder automatiserade poäng- och utvärderingsmått för att välja de mest effektiva uppmaningarna, vilket minskar påverkan av mänskliga fördomar.
- Traditionell promptteknik: Litar mer på det subjektiva omdömet och domänexpertisen hos mänskliga snabbingenjörer.
5. Beräkningsresurser:
- APE: Kräver betydande beräkningsresurser och tillgång till kraftfulla språkmodeller för att generera och utvärdera uppmaningar.
- Traditionell promptteknik: Generellt mindre beräkningsintensiv, men kan vara begränsad av tillgången på mänskliga experter.
6. Uppmaningarnas komplexitet:
- APE: Kan hantera generering och optimering av mer komplexa uppmaningar i flera steg som kan vara svåra för människor att designa manuellt.
- Traditionell promptteknik: Uppmaningar är ofta enklare och enklare, eftersom de skapas av mänskliga experter.
Sammanfattningsvis utnyttjar automatisk promptteknik språkmodellernas möjligheter för att automatisera och skala den snabba designprocessen, medan traditionell promptteknik förlitar sig mer på manuell ansträngning och mänsklig expertis. Valet mellan de två tillvägagångssätten beror på de specifika kraven, resurserna och komplexiteten i uppgiften.
Citat:[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