Štai pagrindiniai skirtumai tarp automatinės greitosios inžinerijos (APE) ir tradicinės greitosios inžinerijos:
1. Automatizavimas ir neautomatinis darbas:
- Automatinis raginimo projektavimas (APE): automatizuoja greito kūrimo ir optimizavimo procesą naudojant kalbos modelius. Jis generuoja, įvertina ir tobulina raginimus be rankinio įsikišimo.
- Tradicinė skubi inžinerija: remiasi žmonių ekspertų rankomis, kad sukurtų, išbandytų ir kartotų raginimus.
2. Mastelio keitimas:
– APE: gali greitai generuoti ir įvertinti daugybę raginimų, todėl jį galima keisti labiau nei rankiniu būdu.
– Tradicinė greita inžinerija: ribojamas laikas ir pastangos, reikalingos rankiniam greitam projektavimui ir testavimui.
3. Pritaikymas:
- APE: gali dinamiškai pritaikyti raginimus pagal grįžtamąjį ryšį ir našumą, kad būtų galima nuolat tobulėti.
– Tradicinė raginimo inžinerija: raginimai yra statiškesni ir juos reikia atnaujinti rankiniu būdu, kad jie prisitaikytų prie kintančių reikalavimų ar modelio galimybių.
4. Objektyvumas prieš subjektyvumą:
- APE: naudoja automatizuotą balų ir vertinimo metriką, kad pasirinktų veiksmingiausius raginimus ir sumažintų žmonių šališkumo įtaką.
- Tradicinė skubi inžinierių technika: labiau remiasi subjektyviu žmonių skubių inžinierių sprendimu ir srities žiniomis.
5. Skaičiavimo ištekliai:
– APE: norint generuoti ir įvertinti raginimus, reikia didelių skaičiavimo išteklių ir prieigos prie galingų kalbos modelių.
- Tradicinė greita inžinerija: paprastai nereikalauja daug skaičiavimų, tačiau gali būti apribota dėl to, kad yra žmonių ekspertų.
6. Raginimų sudėtingumas:
– APE: gali generuoti ir optimizuoti sudėtingesnius kelių žingsnių raginimus, kuriuos žmonėms gali būti sunku sukurti rankiniu būdu.
– Tradicinė raginimo inžinerija: raginimai dažnai yra paprastesni ir aiškesni, nes juos sukuria žmonių ekspertai.
Apibendrinant galima teigti, kad automatinė skubi inžinerija išnaudoja kalbos modelių galimybes, kad būtų galima automatizuoti ir išplėsti greitą projektavimo procesą, o tradicinė greitoji inžinerija labiau priklauso nuo rankų pastangų ir žmogaus patirties. Pasirinkimas tarp dviejų metodų priklauso nuo konkrečių reikalavimų, išteklių ir atliekamos užduoties sudėtingumo.
Citatos:[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