Automatinė raginimo inžinerija (APE) ir tradicinė raginimo inžinerija sukasi apie amatininkų instrukcijas ar raginimus vadovauti AI modeliams generuoti norimus rezultatus, tačiau jie iš esmės skiriasi metodika, apimtimi, efektyvumu ir mastelio keitimu.
Tradicinė greita inžinerija yra rankinis rašymo, tobulinimo ir natūralios kalbos raginimų optimizavimas siekiant geresnių generatyvinių AI modelių rezultatų. Tai apima žmonių ekspertus, kurie kuria raginimus, kruopščiai pasirinkdami frazę, kontekstą, instrukcijas ir pavyzdžius, kad būtų galima išaiškinti tinkamus AI atsakymus. Procesas priklauso nuo iteracinio bandymo ir klaidos, kai raginimai inžinieriai sureguliuoja detales, tokias kaip žodžių pasirinkimas, greito ilgio, stiliaus ar struktūros, remiantis modelio išvestimi, kol bus pasiektos patenkinami rezultatai. Tradicinis greitas inžinerija reikalauja suprasti, kaip AI kalbų modeliai elgiasi ir reaguoja į instrukcijas, ir dažnai tai apibūdinama kaip menas, kaip ir mokslas. Šis rankinis požiūris yra naudingas atliekant užduotis, kai kontekstas ir niuansai yra svarbūs, todėl pritaikyta AI elgesio valdymas. Tačiau inžinieriaus kūrybiškumas ir galimybė numatyti modelio aiškinimą gali tai reikalauti daug laiko.
Priešingai, automatiniai raginimų inžinerijos (APE) panaudoja AI algoritmus ir didelius kalbos modelius, kad automatizuotų raginimų generavimą, testavimą ir optimizavimą, mažina ar pašalina poreikį žmonėms parengti. „Ape“ rėmimo raginimas Kurti kaip juodosios dėžės optimizavimo problemą, kai AI sistema sukuria kelis kandidatų raginimus, pagrįstus pavyzdžiu įvesties ir išvesties poromis, įvertina jų efektyvumą ir iteretiškai patikslina juos remdamiesi grįžtamojo ryšio mechanizmais, tokiais kaip armatūros mokymasis ar gradiento optimizavimas. Ši automatizavimas leidžia greičiau generuoti ir įvertinti tūkstančius greitų variantų masto, tai yra nepraktiška rankinei inžinerijai. APE algoritmai taiko nuoseklius modelius, išmoktus iš didelių duomenų rinkinių, dinamiškai pritaikyti prie naujų užduočių ir nuolat tobulinti raginimus vykstančioje grįžtamojo ryšio kilpoje. Tai sumažina žmogaus laiko investicijas ir pagerina greitą kokybę, ypač scenarijuose, reikalaujančiuose koreguoti, kad būtų keičiamasi modelio elgesiu ar kontekstu.
Pagrindiniai APE ir tradicinės greitos inžinerijos skirtumai:
1. Metodika
Tradicinė greita inžinerija yra žmonių varomas, rankinis amatininkų procesas, remiantis kalbine intuicija, srities žiniomis ir iteraciniu tobulinimu, pagrįstu modelio atsakymais. Vartotojai eksperimentuoja su formuluotėmis, instrukcijomis ir formatu, kad vadovautųsi AI elgsena.
Tačiau APE naudoja AI sistemas, kad automatiškai sugeneruotų greitus kandidatus, įvertintų jų efektyvumą automatizuotame bandyme ir optimizuotų juos naudojant tokius metodus kaip sustiprinimo mokymasis ar nuolydžio nusileidimas be žmogaus įsikišimo į kilpą.
2. Mastelis ir greitis
Tradicinę greitą inžineriją riboja žmogaus pajėgumas, todėl jis yra lėtesnis ir mažiau keičiamas. Gali prireikti daug rankinių iteracijų, kad būtų galima gerai veikti.
APE gali greitai sugeneruoti ir išbandyti tūkstančius raginimų, įgalindama daug greitesnius iteracijos ciklus ir tyrinėti platesnę paieškos erdvę optimaliems raginimams.
3. Nuoseklumas ir kokybė
Rankinis greitas inžinerinė kokybė skiriasi priklausomai nuo inžinieriaus įgūdžių, žinių ir kūrybiškumo, o tai gali sukelti greitą veiksmingumo nenuoseklumą.
APE taiko duomenų pagrįstus optimizavimo procesus, kurie sukuria nuoseklesnę, pakartojamą greitą kokybę, sumažina žmogaus šališkumą ir skirtumus tarp greitų versijų.
4. pritaikomumas
Žmonės rankiniu būdu peržiūri raginimus, kai keičiasi užduoties reikalavimai ar modelio elgesys, kuris gali būti lėtesnis ir mažiau reaguoja į subtilius skirtumus ar netikėtus modelio išvestis.
APE sistemos greitai prisitaiko prie pakeitimų, nuolat generuodamos ir tobulindamos raginimus, pagrįstus naujais duomenimis arba atnaujintais AI modelio atsakymais, įgalindamos optimizavimą realiuoju laiku.
5. Išteklių paskirstymas
Tradicinė greita inžinerija reikalauja reikšmingo žmogaus įsitraukimo, kompetencijos ir laiko.
APE automatizuoja įprastą, pasikartojantį greitą kūrimą ir vertinimą, atlaisvindama žmonių ekspertus sutelkti dėmesį į aukštesnio lygio strategines užduotis, sudėtingą problemų sprendimą ir kitus vaidmenis, išskyrus greitą iteraciją.
6. Pagrindinės technikos
Tradicinė greita inžinerija paprastai naudoja bandomąją ir klaidą, kalbinę intuiciją ir patirtį, kad pagerintų raginimus.
„Ape“ apima pažangius mašinų mokymosi metodus, tokius kaip „Black-Box“ optimizavimas, armatūros mokymasis ir gradiento optimizavimas, pritaikytas raginimo žetonams, įgalinant sistemingus, kiekybinius greitojo projektavimo patobulinimus.
7. Taikymo kontekstas
Tradicinė greita inžinerija tinka projektams, kai išsami kontekstinė kontrolė, kūrybinis pritaikymas ir niuansuotos instrukcijos yra svarbios arba kur žmogaus aiškinimas yra svarbus.
APE pasižymi didelio tūrio, pasikartojančiomis ar dinamine aplinka, kuriai reikalinga mastelio keitimas, greitas pritaikymas ir optimizavimas atliekant daugelį greitų užduočių ar duomenų rinkinių.
8. Žmogaus-Ai bendradarbiavimas
Tradicinė greita inžinerija dažniausiai yra žmogaus vadovaujamas procesas, papildytas AI atsakymais.
Ape yra glaudesnė sąveika, kai AI padeda ar netgi pakeičia daugybę rankinio greito amatininkų žingsnių, sukuriant greitą dizainą, kurio žmonės gali nesuvokia savarankiškai.