Avtomatski hiter inženiring (APE) in tradicionalni hiter inženiring se vrtita okoli navodil za izdelavo ali pozivi za usmerjanje modelov AI pri ustvarjanju želenih izhodov, vendar se v bistvu razlikujejo po metodologiji, obsegu, učinkovitosti in razširljivosti.
Tradicionalni hiter inženiring je ročni postopek pisanja, rafiniranja in optimizacije pozivov v naravnem jeziku za doseganje boljših rezultatov generativnih modelov AI. Vključuje človeške strokovnjake, ki oblikujejo pozive s skrbno izbiro fraziranja, konteksta, navodil in primerov za pridobivanje ustreznih odzivov AI. Postopek se opira na iterativno poskusno in napako, kjer inženirji pozivi prilagodijo podrobnosti, kot so izbira besed, dolžina hitrega, slog ali struktura na podlagi izhodov modela, dokler ne dosežejo zadovoljivi rezultati. Tradicionalni hiter inženiring zahteva razumevanje, kako se jezikovni modeli AI obnašajo in se odzivajo na navodila, in je pogosto uokvirjena kot umetnost toliko kot znanost. Ta ročni pristop je uporaben za naloge, kjer sta kontekst in niansa pomembna, kar omogoča prilagojen nadzor nad vedenjem AI. Vendar pa je lahko zamudna in omejena s ustvarjalnostjo in sposobnostjo inženirja in sposobnost predvidevanja modelne interpretacije.
V nasprotju s tem avtomatski hitri inženiring (APE) uporablja algoritme AI in velike jezikovne modele za avtomatizacijo generacije, testiranja in optimizacije pozivov, zmanjšanje ali odpravljanje potrebe po človeških pozivih. Okvirji APE hitro ustvarjanje kot problem optimizacije črnega škatle, kjer sistem AI ustvari več kandidatnih pozivov na podlagi primerov parov vhodnih izhodov, ocenjuje njihovo učinkovitost in jih iterativno izpopolni, ki jih vodijo mehanizmi povratnih informacij, kot so učenje okrepitve ali optimizacija na podlagi gradienta. Ta avtomatizacija omogoča hitro ustvarjanje in oceno tisoč hitrih variacij v obsegu, kar je nekaj nepraktičnega za ročni inženiring. Algoritmi APE uporabljajo dosledne vzorce, pridobljene iz velikih naborov podatkov, dinamično se prilagajajo novim nalogam in nenehno izboljšujejo pozive v tekoči zanki povratnih informacij. To zmanjšuje naložbe v človeški čas in poveča hitro kakovost, zlasti v scenarijih, ki zahtevajo prilagoditev razvijajočemu se modelnemu vedenju ali kontekstu.
Ključne razlike med APE in tradicionalnim hitrim inženiringom:
1. metodologija
Tradicionalni hiter inženiring je človeški, ročni proces oblikovanja, ki se zanaša na jezikovno intuicijo, znanje domene in iterativno izpopolnjevanje na podlagi odzivov modelov. Uporabniki eksperimentirajo z besedilom, navodili in formati, ki vodijo AI vedenje.
APE pa uporablja sisteme AI za samodejno ustvarjanje hitrih kandidatov, oceno njihove učinkovitosti s samodejnim testiranjem in njihovo optimizacijo s pomočjo tehnik, kot sta učenje okrepitve ali gradientni spust brez človeškega intervencije v zanki.
2. lestvica in hitrost
Tradicionalni hiter inženiring je omejen s človeško zmogljivostjo, zaradi česar je počasnejša in manj razširljiva. Lahko traja veliko ročnih ponovitev, da pride do poziva, ki deluje dobro.
APE lahko hitro ustvari in preizkusi na tisoče pozivov, kar omogoča veliko hitrejše iteracijske cikle in raziskovanje širšega iskalnega prostora za optimalne pozive.
3. Doslednost in kakovost
Ročno hitro inženirsko kakovost se razlikuje glede na spretnost, znanje in ustvarjalnost inženirja, kar lahko privede do neskladnosti v takojšnji učinkovitosti.
APE uporablja procese optimizacije, ki temeljijo na podatkih, ki ustvarjajo bolj dosledno, ponovljivo hitro kakovost, kar zmanjšuje človeško pristranskost in spreminjanje med hitrimi različicami.
4. Prilagodljivost
Ljudje ročno revidirajo pozive, ko se zahteve nalog ali vedenja modela spremenijo, kar je lahko počasnejše in manj odzivno na subtilne razlike ali nepričakovane rezultate modela.
Sistemi APE se hitro prilagodijo spremembam z nenehnim ustvarjanjem in rafiniranjem pozivov na podlagi novih podatkov ali posodobljenih odzivov modela AI, kar omogoča skoraj skoraj sprotno optimizacijo v realnem času.
5. dodelitev virov
Tradicionalni takojšen inženiring zahteva pomembno udeležbo na ljudeh, strokovno znanje in čas.
APE avtomatizira rutino, ponavljajoče se hitro ustvarjanje in ocenjevanje, ki osvobodi človeške strokovnjake, da se osredotočijo na strateške naloge na višji ravni, zapleteno reševanje problemov in druge vloge, ki presegajo hitro iteracijo.
6. Osnovne tehnike
Tradicionalni hitri inženiring običajno uporablja poskusne in napake, jezikovno intuicijo in izkušnje za izboljšanje pozivov.
APE vključuje napredne metode strojnega učenja, kot so optimizacija črnih škatel, učenje okrepitve in optimizacija gradienta, ki se uporabljajo za hitre žetone, kar omogoča sistematične, kvantitativne izboljšave za hitro oblikovanje.
7. Kontekst aplikacije
Tradicionalni hitri inženirski ustrezni projekti, kjer je pomembna podrobna kontekstualna nadzor, ustvarjalna prilagoditev in niansirana navodila ali kjer je pomembna človeška razlaga.
APE se odlikuje v velikem obsegu, ponavljajočih se ali dinamičnih okoljih, ki zahtevajo razširljivost, hitro prilagajanje in optimizacijo pri številnih hitrih nalogah ali naborih podatkov.
8. Človeško-ai sodelovanje
Tradicionalni hiter inženiring je večinoma proces, ki ga vodijo ljudje, ki ga dopolnjujejo odzivi AI.
APE predstavlja tesnejšo interakcijo, kjer AI pomaga ali celo nadomešča številne ročne hitrostne korake, kar ustvarja hitre zasnove, ki jih ljudje morda ne bodo zamislili sami.