Šeit ir galvenās atšķirības starp automātisko uzvedņu inženieriju (APE) un tradicionālo uzvedņu inženieriju.
1. Automatizācija salīdzinājumā ar manuālo piepūli:
- Automātiskā uzvedņu inženierija (APE): automatizē uzvednes izveides un optimizācijas procesu, izmantojot valodu modeļus. Tas ģenerē, novērtē un uzlabo uzvednes bez manuālas iejaukšanās.
- Tradicionālā uzvedņu inženierija: paļaujas uz cilvēku ekspertu manuālām pūlēm, lai izstrādātu, pārbaudītu un atkārtotu uzvednes.
2. Mērogojamība:
- APE: var ātri ģenerēt un novērtēt lielu skaitu uzvedņu, padarot to mērogojamāku nekā manuāla uzvedņu izstrāde.
- Tradicionālā tūlītēja inženierija: ierobežots ar laiku un piepūli, kas nepieciešams manuālai tūlītējai projektēšanai un testēšanai.
3. Pielāgošanās spēja:
- APE: var dinamiski pielāgot uzvednes, pamatojoties uz atgriezenisko saiti un veiktspēju, ļaujot nepārtraukti uzlabot.
- Tradicionālā uzvedņu izstrāde: uzvednes ir statiskākas, un tās ir jāatjaunina manuāli, lai pielāgotos mainīgajām prasībām vai modeļa iespējām.
4. Objektivitāte pret subjektivitāti:
- APE: izmanto automatizētu vērtēšanas un novērtēšanas metriku, lai atlasītu visefektīvākos norādījumus, samazinot cilvēku aizspriedumu ietekmi.
- Tradicionālā tūlītējā inženierija: vairāk paļaujas uz cilvēku operatīvo inženieru subjektīvo spriedumu un jomas zināšanām.
5. Skaitļošanas resursi:
- APE: nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi un piekļuve spēcīgiem valodu modeļiem, lai ģenerētu un novērtētu uzvednes.
- Tradicionālā tūlītēja inženierija: parasti ir mazāk skaitļošanas ietilpīga, taču to var ierobežot cilvēku ekspertu pieejamība.
6. Uzvedņu sarežģītība:
- APE: spēj ģenerēt un optimizēt sarežģītākas, daudzpakāpju uzvednes, kuras cilvēkiem var būt grūti izstrādāt manuāli.
- Tradicionālā uzvedņu inženierija: uzvednes bieži vien ir vienkāršākas un vienkāršākas, jo tās ir izveidojuši speciālisti.
Rezumējot, automātiskā tūlītējā inženierija izmanto valodu modeļu iespējas, lai automatizētu un mērogotu tūlītēju projektēšanas procesu, savukārt tradicionālā tūlītējā inženierija vairāk paļaujas uz manuālu piepūli un cilvēku zināšanām. Izvēle starp abām pieejām ir atkarīga no konkrētajām prasībām, resursiem un veicamā uzdevuma sarežģītības.
Citāts:[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