Automātiska uzvednes inženierija (APE) un tradicionālā uzvednes inženierija gan ir saistīta ar izstrādājumu instrukcijām, gan uzvedumiem, lai vadītu AI modeļus vēlamo rezultātu ģenerēšanā, taču tie būtiski atšķiras ar metodoloģiju, darbības jomu, efektivitāti un mērogojamību.
Tradicionālā uzvednes inženierija ir manuālais rakstīšanas, pilnveidošanas un optimizēšanas process dabiskās valodas pamudinājumos sasniegt labākus rezultātus no ģeneratīvajiem AI modeļiem. Tas ietver cilvēku ekspertus, kuri izstrādā pamudinājumus, rūpīgi izvēloties frāzi, kontekstu, instrukcijas un piemērus, lai izsauktu piemērotas atbildes no AI. Process ir atkarīgs no iteratīvās izmēģinājumu un kļūdu, kur uzvednes inženieri pielāgo tādas detaļas kā vārdu izvēle, uzvednes garums, stils vai struktūra, pamatojoties uz modeļa izejām, līdz tiek sasniegti apmierinoši rezultāti. Tradicionālajai uzvednei inženierzinātnei ir nepieciešama izpratne par to, kā AI valodas modeļi uzvedas un reaģē uz instrukcijām, un tā bieži tiek veidota kā māksla, cik zinātne. Šī manuālā pieeja ir noderīga uzdevumiem, kuros ir konteksts un nianse, kas ļauj pielāgot AI uzvedības kontroli. Tomēr tas var būt laikietilpīgs un ierobežots ar inženiera radošumu un spēju paredzēt modeļa interpretāciju.
Turpretī automātiskā uzvednes inženierzinātņu (APE) izmanto AI algoritmus un lielo valodu modeļus, lai automatizētu uzvedņu ģenerēšanu, testēšanu un optimizāciju, samazinot vai novēršot nepieciešamību pēc uzvednēm, kas izgatavotas no cilvēka. APE rāmju uzvedne izveidošana kā melnā kastes optimizācijas problēma, kad AI sistēma ģenerē vairākas kandidātu uzvednes, pamatojoties uz ievades-izvades pāru piemēru, novērtē to efektivitāti un iteratīvi uzlabo tos, kurus vada atgriezeniskās saites mehānismi, piemēram, pastiprināšanas mācīšanās vai uz gradientu balstīta optimizācija. Šī automatizācija ļauj ātri ģenerēt un novērtēt tūkstošiem tūlītēju variāciju mērogā, kaut ko nepraktisku manuālajai inženierijai. APE algoritmi piemēro konsekventus modeļus, kas apgūti no lielām datu kopām, dinamiski pielāgojami jauniem uzdevumiem un nepārtraukti uzlabo uzvednes notiekošajā atgriezeniskās saites cilpā. Tas samazina investīcijas cilvēku laika posmā un uzlabo tūlītēju kvalitāti, it īpaši scenārijos, kuriem nepieciešama pielāgošana modeļa uzvedībai vai kontekstam.
Galvenās atšķirības starp APE un tradicionālo uzvednes inženieriju:
1. Metodika
Tradicionālā tūlītējā inženierija ir cilvēku virzīts, manuāls veidošanas process, kas balstās uz lingvistisko intuīciju, zināšanu jomu un atkārtotu precizēšanu, pamatojoties uz modeļa reakcijām. Lietotāji eksperimentē ar formulējumu, instrukcijām un formātu, lai vadītu AI uzvedību.
Tomēr APE izmanto AI sistēmas, lai automātiski ģenerētu kandidātus, novērtētu to efektivitāti, izmantojot automatizētas pārbaudes, un optimizētu tos, izmantojot tādas metodes kā pastiprināšanas mācīšanās vai gradienta nolaišanās bez cilvēka iejaukšanās cilpā.
2. mērogs un ātrums
Tradicionālo tūlītēju inženieriju ierobežo cilvēku kapacitāte, padarot to lēnāku un mazāk pielāgojamu. Lai panāktu uzvedni, kas darbojas labi, var būt nepieciešams daudz manuālu atkārtojumu.
APE var ātri ģenerēt un pārbaudīt tūkstošiem uzvedņu, ļaujot daudz ātrākai atkārtojuma cikliem un izpētīt plašāku meklēšanas vietu, lai iegūtu optimālas uzvednes.
3. Konsekvence un kvalitāte
Manuālā uzvedne inženiertehniskā kvalitāte mainās atkarībā no inženiera prasmēm, zināšanām un radošuma, kas var izraisīt nekonsekvenci tūlītējā efektivitātē.
APE piemēro uz datiem balstītus optimizācijas procesus, kas rada konsekventāku, atkārtojamu uzvednes kvalitāti, samazinot cilvēka neobjektivitāti un atšķirības starp tūlītējām versijām.
4. Pielāgojamība
Cilvēki manuāli pārskata uzvednes, kad mainās uzdevuma prasības vai uzvedības modelis, kas var būt lēnāks un mazāk reaģējošs uz smalkām atšķirībām vai negaidītiem modeļa rezultātiem.
APE sistēmas ātri pielāgojas izmaiņām, nepārtraukti ģenerējot un uzlabojot uzvednes, pamatojoties uz jauniem datiem, vai atjauninātas AI modeļa atbildes, ļaujot gandrīz reāllaika uzvednes optimizācijai.
5. Resursu piešķiršana
Tradicionālā ātrā inženierija prasa ievērojamu cilvēku iesaistīšanos, kompetenci un laiku.
APE automatizē kārtējo, atkārtotu tūlītēju radīšanu un novērtēšanu, atbrīvojot cilvēku ekspertus, lai koncentrētos uz augstāka līmeņa stratēģiskiem uzdevumiem, sarežģītām problēmu risināšanu un citām lomām, kas pārsniedz tūlītēju atkārtojumu.
6. Pamata paņēmieni
Tradicionālā uzvednes inženierija parasti izmanto izmēģinājumu un kļūdas, lingvistisko intuīciju un pieredzi, lai uzlabotu uzvednes.
APE ietver uzlabotas mašīnmācīšanās metodes, piemēram, melnās kastes optimizāciju, pastiprināšanas mācīšanos un gradienta optimizāciju, kas tiek piemērota, lai pamudinātu žetonus, nodrošinot sistemātiskus, kvantitatīvus uzlabojumus, lai ātri izstrādātu.
7. Lietojumprogrammas konteksts
Tradicionālie uzvednes inženierzinātņu projekti, kur ir svarīga detalizēta konteksta kontrole, radoša pielāgošana un niansētām instrukcijām vai kur ir svarīga cilvēku interpretācija.
APE izceļas ar lielu apjomu, atkārtotu vai dinamisko vidi, kurai nepieciešama mērogojamība, ātra pielāgošana un optimizācija daudzos uzvedumos vai datu kopās.
8. Cilvēka un AI sadarbība
Tradicionālā tūlītējā inženierija lielākoties ir cilvēku vadīts process, ko papildina AI atbildes.
APE ir ciešāka mijiedarbība, kurā AI palīdz vai pat aizstāj daudzus manuālus uzvednes izstrādājumu darbības, radot tūlītēju dizainu, kurus cilvēki var pašiem neņemt.