Автоматична оперативна інженерія (APE) та традиційна оперативна інженерія обертаються навколо інструкцій з розробки, або спонукає керувати моделями AI у генеруванні бажаних результатів, але вони принципово відрізняються методологією, обсягом, ефективністю та масштабованою.
Традиційна оперативна інженерія - це ручний процес написання, вдосконалення та оптимізації природних мов, щоб досягти кращих результатів з генеративних моделей AI. Він включає людських експертів, які проектують підказки, ретельно вибираючи фразування, контекст, інструкції та приклади, щоб отримати відповідні відповіді від ШІ. Процес спирається на ітеративні пробні та помилки, де оперативні інженери регулюють деталі, такі як вибір слова, швидка довжина, стиль або структура на основі результатів моделі, поки не будуть досягнуті задовільні результати. Традиційна оперативна інженерія вимагає розуміння того, як поводиться мові моделі AI та реагують на інструкції, і вона часто обрамлена як мистецтво стільки ж, як наука. Цей ручний підхід корисний для завдань, коли контекст і нюанс мають значення, що дозволяє індивідуально контролювати поведінку AI. Однак це може бути трудомістким і обмеженим творчістю інженера та здатністю передбачити інтерпретацію моделі.
На відміну від цього, автоматична оперативна інженерія (APE) використовує алгоритми AI та великі мовні моделі для автоматизації генерації, тестування та оптимізації підказок, зменшення або усунення потреби у підказках, що визначаються людиною. APE рамки підказки створення як проблема оптимізації чорних короб, де система AI генерує декілька підказок кандидата на основі прикладу вхідних вихідних пар, оцінює їх ефективність та ітеративно уточнює їх, керуючись механізмами зворотного зв'язку, такими як оптимізація на основі градієнта. Ця автоматизація дозволяє швидкому генерації та оцінці тисяч швидких варіацій у масштабах, щось непрактичне для ручної інженерії. Алгоритми APE застосовують послідовні шаблони, отримані з великих наборів даних, динамічно адаптуються до нових завдань та постійно вдосконалюють підказки в постійному циклі зворотного зв'язку. Це зменшує інвестиції в час людини та підвищує швидку якість, особливо в сценаріях, що потребують коригування для розвитку поведінки або контексту моделі.
Ключові відмінності між APE та традиційною оперативною інженером:
1. Методологія
Традиційна оперативна інженерія-це процес ручного процесу, орієнтованого на людину, покладається на мовну інтуїцію, знання домену та ітеративне вдосконалення на основі відповідей на модель. Користувачі експериментують з формулюванням, інструкціями та форматом для керування поведінкою AI.
Однак APE використовує системи AI для автоматичного створення оперативних кандидатів, оцінки їх ефективності за допомогою автоматизованого тестування та оптимізації їх за допомогою таких методів, як підкріплення або градієнтне спуск без втручання людини в цикл.
2. Масштаб і швидкість
Традиційна оперативна інженерія обмежена людськими можливостями, що робить його повільнішим і менш масштабованим. Можливо, знадобиться багато ручних ітерацій, щоб досягти підказки, який працює добре.
APE може швидко генерувати та перевіряти тисячі підказок, що дозволяє набагато швидше цикли ітерації та вивчити більш широкий простір пошуку для оптимальних підказок.
3. Консистенція та якість
Ручна підказка якість інженерії залежить від майстерності, знань та творчості інженера, що може призвести до невідповідності швидкої ефективності.
APE застосовує процеси оптимізації, орієнтовані на дані, які створюють більш послідовну, повторювану швидку якість, мінімізуючи зміщення людини та зміни між оперативними версіями.
4. Пристосованість
Люди вручну переглядають підказки, коли змінюються вимоги до завдань або модель поведінки, що може бути повільнішим і менш реагувати на тонкі відмінності або несподівані результати моделі.
Системи APE швидко адаптуються до змін, постійно генеруючи та вдосконалюючи підказки на основі нових даних або оновлених відповідей на модель AI, що дозволяє швидко оптимізувати оперативну оптимізацію в режимі реального часу.
5. Розподіл ресурсів
Традиційна оперативна інженерія вимагає значної участі людини, досвіду та часу.
APE автоматизує звичайну, повторювану оперативну створення та оцінку, звільнення експертів людини, щоб зосередитись на стратегічних завданнях вищого рівня, складному вирішенні проблем та інших ролях, що перевищують швидку ітерації.
6. Основні методики
Традиційна оперативна інженерія, як правило, використовує пробні та помилки, мовну інтуїцію та досвід для вдосконалення підказок.
APE включає в себе вдосконалені методи машинного навчання, такі як оптимізація чорної коробки, навчання арматури та оптимізація градієнта, що застосовуються для швидких жетонів, що забезпечує систематичні, кількісні вдосконалення для швидкого проектування.
7. контекст програми
Традиційні оперативні інженерні проекти підтримують проекти, де важливі детальні контекстні контроль, творча налаштування та нюансовані інструкції або де важливе значення людської інтерпретації.
APE переважає у великих обсягах, повторюваних або динамічних середовищах, що потребують масштабованості, швидкої адаптації та оптимізації у багатьох оперативних завданнях або наборах даних.
8. Співпраця Human-Ai
Традиційна оперативна інженерія-це здебільшого процес під керівництвом людини, доповнений відповідями AI.
APE являє собою більш детальну взаємодію, коли AI допомагає або навіть замінює багато ручних підказок для створення, створюючи оперативні конструкції, які люди можуть не зачати самостійно.