Automaatne kiire insener (APE) ja traditsiooniline kiiretehnika keerlevad nii meisterdamisjuhiste ümber kui ka ürituste suunamiseks AI mudeleid soovitud väljundite genereerimisel, kuid need erinevad põhimõtteliselt metoodika, ulatuse, tõhususe ja mastaapsuse poolest.
Traditsiooniline kiire insener on looduslike keelde käsitsemise, täpsustamise ja optimeerimise käsitsi, et saavutada generatiivsete AI -mudelite paremaid tulemusi. See hõlmab inimmieksperte, kes kavandavad viipasid, valides hoolikalt fraasi, konteksti, juhiseid ja näiteid AI -st sobivate vastuste esilekutsumiseks. Protsess tugineb iteratiivsele katse- ja virule, kus kiired insenerid kohandavad mudeli väljundite põhjal selliseid üksikasju nagu sõnavalik, kiire pikkus, stiil või struktuur, kuni jõutakse rahuldavate tulemusteni. Traditsiooniline kiire tehnika nõuab mõistmist, kuidas AI -keele mudelid käituvad ja juhistele reageerivad, ning see on sageli kujundatud kunstina sama palju kui teadus. See käsitsi lähenemisviis on kasulik ülesannete jaoks, kus kontekst ja nüanss on olulised, võimaldades kohandatud kontrolli AI käitumise üle. Kuid see võib olla aeganõudev ja piiranud inseneri loovus ja võime mudeli tõlgendamist ette näha.
Seevastu automaatne kiire insener (APE) kasutab AI-algoritme ja suuri keelemudeleid juhiste genereerimise, testimise ja optimeerimise automatiseerimiseks, vähendades või kõrvaldades vajaduse inimtöödeldud viipete järele. APE-kaadrid kiirendavad loomist musta kasti optimeerimise probleemina, kus AI-süsteem genereerib mitu kandidaati sisend-väljundpaaride põhjal, hindab nende tõhusust ja iteratiivselt täpsustab neid tagasisidemehhanismidest, näiteks tugevdusõppe või gradiendipõhise optimeerimisega. See automatiseerimine võimaldab kiiret genereerimist ja hinnata tuhandeid kiireid variatsioone mastaabis, mis on käsitsitehnika jaoks ebapraktiline. APE algoritmid rakendavad suurtest andmekogumitest õpitud järjekindlaid mustreid, kohanevad dünaamiliselt uute ülesannetega ja parandavad pidevalt jätkuva tagasisidesilmuse viipe. See vähendab inimese aja investeeringuid ja suurendab kiiret kvaliteeti, eriti stsenaariumide korral, mis nõuavad mudeli käitumise või konteksti arenemist.
Peamised erinevused APE ja traditsioonilise kiire tehnika vahel:
1. Metoodika
Traditsiooniline kiire insener on inimpõhine käsitsi meisterdamisprotsess, mis tugineb keelelisele intuitsioonile, domeeni teadmistele ja iteratiivsele täpsustamisele, mis põhineb mudeli vastustel. Kasutajad katsetavad AI käitumise suunamiseks sõnastust, juhiseid ja vormingut.
APE kasutab aga AI -süsteeme kiirete kandidaatide automaatseks genereerimiseks, nende tõhususe hindamiseks automatiseeritud testimise kaudu ja optimeerides neid selliste tehnikate abil nagu tugevdusõpe või gradiendi laskumine ilma inimese sekkumiseta.
2. skaala ja kiirus
Traditsioonilist kiiret insenerit piirab inimese võime, muutes selle aeglasemaks ja vähem skaleeritavaks. Kiipseni jõudmiseks võib kuluda palju käsitsi iteratsiooni.
APE suudab kiiresti tuhandeid juhiseid genereerida ja testida, võimaldades optimaalsete viipete jaoks palju kiiremat iteratsiooni tsüklit ja uurida laiemat otsinguruumi.
3. järjepidevus ja kvaliteet
Käsitsi kiire inseneri kvaliteet varieerub vastavalt inseneri oskustele, teadmistele ja loovusele, mis võib põhjustada kiire tõhususe ebajärjekindlust.
APE rakendab andmepõhiseid optimeerimisprotsesse, mis annavad järjekindlamat, korratavat kiiret kvaliteeti, minimeerides inimese eelarvamusi ja erinevusi kiirete versioonide vahel.
4. Kohanemisvõime
Inimesed muudavad viipad käsitsi, kui ülesande nõuded või mudeli käitumine muutub, mis võib olla aeglasem ja vähem reageeriv peenikestele erinevustele või ootamatutele mudeli väljunditele.
APE-süsteemid kohanevad muudatustega kiiresti, genereerides ja viimistledes pidevalt uute andmetega või ajakohastatud AI-mudeli vastuseid, võimaldades reaalajas kiire optimeerimist.
5. ressursside jaotamine
Traditsiooniline kiire inseneriteadus nõuab olulist inimeste kaasamist, teadmisi ja aega.
APE automatiseerib rutiinset, korduvat kiiret loomist ja hindamist, vabastades inimeksperdid keskenduda kõrgema taseme strateegilistele ülesannetele, keerukatele probleemide lahendamisele ja muudele rollidele, mis pole kiire iteratsioon.
6. aluseks olevad tehnikad
Traditsiooniline kiiretehnika kasutab tavaliselt proovi- ja viru, keelelist intuitsiooni ja kogemusi juhiste parandamiseks.
APE sisaldab täiustatud masinõppe meetodeid, nagu mustade kasti optimeerimine, tugevdusõpe ja gradiendi optimeerimine, mida rakendatakse kiirete märkide jaoks, võimaldades süstemaatilisi ja kvantitatiivseid parandusi kiire disainilahenduse jaoks.
7. rakenduse kontekst
Traditsiooniline kiire inseneritööd sobivad projektidega, kus on oluline üksikasjalik kontekstuaalne kontroll, loominguline kohandamine ja nüansseeritud juhised või kus on oluline inimlik tõlgendamine.
APE paistab silma suure mahuga, korduva või dünaamilise keskkonnas, mis nõuab mastaapsust, kiiret kohanemist ja optimeerimist paljude kiirete ülesannete või andmekogumite vahel.
8. Human-AI koostöö
Traditsiooniline kiire tehnika on enamasti inimese juhitud protsess, mida täiendavad AI vastused.
APE tähistab tihedamat koostoimet, kus AI abistab või isegi asendab paljusid käsitsi kiireid meisterdamise samme, tekitades kiireid disainilahendusi, mida inimesed ei pruugi iseenesest ette kujutada.