Kỹ thuật nhanh tự động (APE) và kỹ thuật nhắc nhở truyền thống đều xoay quanh các hướng dẫn hoặc lời nhắc chế tạo để hướng dẫn các mô hình AI trong việc tạo ra các đầu ra mong muốn, nhưng chúng khác nhau về cơ bản về phương pháp, phạm vi, hiệu quả và khả năng mở rộng.
Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống là quá trình viết, tinh chỉnh và tối ưu hóa các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên để đạt được kết quả tốt hơn từ các mô hình AI thế hệ. Nó liên quan đến các chuyên gia của con người, những người thiết kế lời nhắc bằng cách cẩn thận lựa chọn các cụm từ, bối cảnh, hướng dẫn và các ví dụ để gợi ra các câu trả lời phù hợp từ AI. Quá trình này dựa trên thử và lỗi thử lại, trong đó các kỹ sư nhắc điều chỉnh các chi tiết như lựa chọn từ, độ dài nhanh, kiểu dáng hoặc cấu trúc dựa trên đầu ra của mô hình cho đến khi đạt được kết quả thỏa đáng. Kỹ thuật nhanh chóng truyền thống đòi hỏi sự hiểu biết về cách các mô hình ngôn ngữ AI hành xử và đáp ứng các hướng dẫn, và nó thường được đóng khung như một nghệ thuật nhiều như một khoa học. Cách tiếp cận thủ công này rất hữu ích cho các nhiệm vụ trong đó bối cảnh và sắc thái quan trọng, cho phép kiểm soát phù hợp với hành vi AI. Tuy nhiên, nó có thể tốn thời gian và bị giới hạn bởi sự sáng tạo và khả năng của kỹ sư để dự đoán giải thích mô hình.
Ngược lại, Kỹ thuật nhanh (APE) tự động tận dụng các thuật toán AI và các mô hình ngôn ngữ lớn để tự động hóa việc tạo, thử nghiệm và tối ưu hóa các lời nhắc, giảm hoặc loại bỏ nhu cầu về lời nhắc được tạo ra bởi con người. Khung APE tạo ra sự tạo ra như một vấn đề tối ưu hóa hộp đen, trong đó hệ thống AI tạo ra nhiều lời nhắc ứng cử viên dựa trên các cặp đầu vào đầu vào ví dụ, đánh giá hiệu quả của chúng và lặp lại chúng tôi được hướng dẫn bởi các cơ chế phản hồi như học tập củng cố hoặc tối ưu hóa dựa trên độ dốc. Tự động hóa này cho phép tạo ra và đánh giá nhanh hàng ngàn biến thể kịp thời ở quy mô, một cái gì đó không thực tế cho kỹ thuật thủ công. Các thuật toán APE áp dụng các mẫu nhất quán được học từ các bộ dữ liệu lớn, thích ứng động với các tác vụ mới và liên tục cải thiện lời nhắc trong một vòng phản hồi đang diễn ra. Điều này làm giảm đầu tư thời gian của con người và nâng cao chất lượng kịp thời, đặc biệt là trong các kịch bản đòi hỏi phải điều chỉnh để phát triển hành vi hoặc bối cảnh mô hình.
Sự khác biệt chính giữa APE và Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống:
1. Phương pháp luận
Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống là một quá trình chế tạo thủ công do con người điều khiển dựa vào trực giác ngôn ngữ, kiến thức miền và tinh chỉnh lặp đi lặp lại dựa trên các phản ứng mô hình. Người dùng thử nghiệm từ ngữ, hướng dẫn và định dạng để hướng dẫn hành vi AI.
Tuy nhiên, APE sử dụng các hệ thống AI để tự động tạo ra các ứng cử viên nhanh chóng, đánh giá hiệu quả của chúng thông qua thử nghiệm tự động và tối ưu hóa chúng thông qua các kỹ thuật như học tập củng cố hoặc giảm độ dốc mà không cần sự can thiệp của con người vào vòng lặp.
2. Quy mô và tốc độ
Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống bị giới hạn bởi năng lực của con người, làm cho nó chậm hơn và ít có thể mở rộng hơn. Nó có thể mất nhiều lần lặp thủ công để đến một lời nhắc hoạt động tốt.
APE có thể tạo và kiểm tra hàng ngàn lời nhắc nhanh chóng, cho phép các chu kỳ lặp nhanh hơn nhiều và khám phá không gian tìm kiếm rộng hơn cho các lời nhắc tối ưu.
3. Tính nhất quán và chất lượng
Chất lượng kỹ thuật nhắc nhở thủ công thay đổi tùy theo kỹ năng, kiến thức và sáng tạo của kỹ sư, điều này có thể dẫn đến sự không nhất quán trong hiệu quả kịp thời.
APE áp dụng các quy trình tối ưu hóa dựa trên dữ liệu tạo ra chất lượng kịp thời, có thể lặp lại, giảm thiểu sự thiên vị của con người và sự thay đổi giữa các phiên bản nhắc nhở.
4. Khả năng thích ứng
Con người theo cách thủ công các lời nhắc khi các yêu cầu nhiệm vụ hoặc hành vi mô hình thay đổi, có thể chậm hơn và ít phản ứng hơn với sự khác biệt tinh tế hoặc đầu ra mô hình bất ngờ.
Các hệ thống APE thích ứng nhanh chóng với các thay đổi bằng cách liên tục tạo và tinh chỉnh các lời nhắc dựa trên dữ liệu mới hoặc các phản hồi mô hình AI được cập nhật, cho phép tối ưu hóa thời gian thực gần.
5. Phân bổ tài nguyên
Kỹ thuật nhanh chóng truyền thống đòi hỏi sự tham gia, chuyên môn và thời gian đáng kể của con người.
APE tự động hóa thói quen, sáng tạo và đánh giá nhanh chóng lặp đi lặp lại, giải phóng các chuyên gia của con người để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược cấp cao hơn, giải quyết vấn đề phức tạp và các vai trò khác ngoài việc lặp lại.
6. Kỹ thuật cơ bản
Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống thường sử dụng thử nghiệm và lỗi, trực giác ngôn ngữ và kinh nghiệm để cải thiện lời nhắc.
APE kết hợp các phương pháp học máy nâng cao, như tối ưu hóa hộp đen, học củng cố và tối ưu hóa gradient được áp dụng cho các mã thông báo nhắc nhở, cho phép cải tiến định lượng, có hệ thống để thiết kế nhắc nhở.
7. Bối cảnh ứng dụng
Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống phù hợp với các dự án trong đó kiểm soát theo ngữ cảnh chi tiết, tùy chỉnh sáng tạo và hướng dẫn sắc thái quan trọng hoặc nơi giải thích của con người là quan trọng.
APE vượt trội trong môi trường có khối lượng lớn, lặp đi lặp lại hoặc động lực yêu cầu khả năng mở rộng, thích ứng nhanh và tối ưu hóa trên nhiều tác vụ hoặc bộ dữ liệu kịp thời.
8. Hợp tác Human-AI
Kỹ thuật nhắc nhở truyền thống chủ yếu là một quá trình do con người lãnh đạo được tăng cường bởi các phản ứng AI.
APE đại diện cho một sự tương tác gần gũi hơn trong đó AI hỗ trợ hoặc thậm chí thay thế nhiều bước chế tạo nhanh chóng thủ công, tạo ra các thiết kế kịp thời mà con người có thể không tự mình tự thụ thai.