Otomatik hızlı mühendislik (APE) ve geleneksel hızlı mühendislik, istenen çıkışların üretilmesinde AI modellerine rehberlik etmek için talimatlar veya istemler etrafında döner, ancak metodoloji, kapsam, verimlilik ve ölçeklenebilirlik bakımından temel olarak farklılık gösterir.
Geleneksel hızlı mühendislik, üretken AI modellerinden daha iyi sonuçlar elde etmek için doğal dil istemlerini yazma, rafine etme ve optimize etme işlemidir. AI'dan uygun yanıtları ortaya çıkarmak için ifadeleri, bağlamı, talimatları ve örnekleri dikkatlice seçerek istemler tasarlayan insan uzmanlarını içerir. Süreç, hızlı mühendislerin, tatmin edici sonuçlara ulaşılıncaya kadar modelin çıktılarına göre kelime seçimi, hızlı uzunluk, stil veya yapı gibi ayrıntıları ayarladığı yinelemeli deneme-ve hatasına dayanmaktadır. Geleneksel hızlı mühendislik, AI dil modellerinin talimatlara nasıl davrandığını ve yanıt verdiğini anlamayı gerektirir ve genellikle bir bilim kadar bir sanat olarak çerçevelenir. Bu manuel yaklaşım, bağlamın ve nüansın önemli olduğu ve AI davranışı üzerinde özel kontrol sağlayan görevler için yararlıdır. Bununla birlikte, mühendisin yaratıcılığı ve model yorumlamasını öngörme yeteneği ile zaman alıcı ve sınırlı olabilir.
Buna karşılık, otomatik hızlı mühendislik (APE), istemlerin üretilmesini, test edilmesini ve optimizasyonunu otomatikleştirmek, insan hazırlanmış istemlere olan ihtiyacı azaltmak veya ortadan kaldırmak için AI algoritmalarını ve büyük dil modellerini kullanır. APE, bir AI sisteminin örnek giriş çıktı çiftlerine göre birden fazla aday istemini oluşturduğu, etkinliklerini değerlendiren ve takviye öğrenimi veya gradyan tabanlı optimizasyon gibi geri bildirim mekanizmalarıyla yinelemeli olarak rafine eder. Bu otomasyon, manuel mühendislik için pratik olmayan bir şey olan ölçekte binlerce hızlı varyasyonun hızlı bir şekilde üretilmesini ve değerlendirilmesini sağlar. Maymun algoritmaları, büyük veri kümelerinden öğrenilen tutarlı kalıplar uygular, dinamik olarak yeni görevlere uyum sağlar ve devam eden bir geri bildirim döngüsünde istemleri sürekli iyileştirir. Bu, insan zaman yatırımını azaltır ve özellikle gelişen model davranışına veya bağlamda ayarlama gerektiren senaryolarda hızlı kaliteyi artırır.
Maymun ve geleneksel hızlı mühendislik arasındaki temel farklılıklar:
1. Metodoloji
Geleneksel hızlı mühendislik, dilsel sezgi, alan bilgisi ve model yanıtlarına dayanan yinelemeli arıtma dayanan insan güdümlü, manuel işçilik sürecidir. Kullanıcılar AI davranışına rehberlik etmek için ifadeler, talimatlar ve biçimleri dener.
Bununla birlikte, APE, hızlı adaylar oluşturmak, otomatik test yoluyla etkinliklerini değerlendirmek ve takviye öğrenimi veya döngüde insan müdahalesi olmadan gradyan iniş gibi teknikler aracılığıyla optimize etmek için AI sistemleri kullanır.
2. Ölçek ve hız
Geleneksel hızlı mühendislik insan kapasitesi ile sınırlıdır, daha yavaş ve daha az ölçeklenebilir hale getirir. İyi çalışan bir isteğe ulaşması birçok manuel iterasyon gerektirebilir.
Maymun, binlerce istemi hızlı bir şekilde üretebilir ve test edebilir, bu da çok daha hızlı yineleme döngüsü ve optimum istemler için daha geniş bir arama alanının araştırılmasını sağlar.
3. Tutarlılık ve kalite
Manuel hızlı mühendislik kalitesi, mühendisin becerisine, bilgisine ve yaratıcılığına göre değişir, bu da hızlı etkinlikte tutarsızlığa yol açabilir.
Maymun, daha tutarlı, tekrarlanabilir hızlı kalite üreten, hızlı versiyonlar arasındaki değişimi en aza indiren veri odaklı optimizasyon işlemleri uygular.
4. Uyarlanabilirlik
İnsanlar, görev gereksinimleri veya model davranışları değiştiğinde, daha yavaş ve ince farklılıklara veya beklenmedik model çıktılarına daha az duyarlı olabilen istemleri manuel olarak gözden geçirir.
Maymun sistemleri, yeni verilere veya güncellenmiş AI model yanıtlarına dayalı olarak sürekli olarak istemler üreterek ve rafine ederek, gerçek zamanlı hızlı optimizasyona olanak sağlayarak değişikliklere hızlı bir şekilde uyum sağlar.
5. Kaynak tahsisi
Geleneksel hızlı mühendislik, insan katılımı, uzmanlık ve zaman gerektirir.
APE, rutin, tekrarlayan hızlı oluşturma ve değerlendirmeyi otomatikleştirerek, insan uzmanlarını üst düzey stratejik görevlere, karmaşık problem çözme ve hızlı yinelemenin ötesinde diğer rollere odaklanmaları için serbest bırakır.
6. Altta yatan teknikler
Geleneksel hızlı mühendislik genellikle istemleri iyileştirmek için deneme yanılma, dilsel sezgi ve deneyim kullanır.
APE, siyah kutu optimizasyonu, takviye öğrenimi ve hızlı jetonlara uygulanan gradyan optimizasyonu gibi gelişmiş makine öğrenme yöntemlerini içerir ve hızlı tasarım için sistematik, nicel iyileştirmeler sağlar.
7. Uygulama Bağlamı
Geleneksel hızlı mühendislik, ayrıntılı bağlamsal kontrol, yaratıcı özelleştirme ve nüanslı talimatların önemli olduğu veya insan yorumunun önemli olduğu projeler.
Maymun, birçok hızlı görev veya veri kümesi arasında ölçeklenebilirlik, hızlı adaptasyon ve optimizasyon gerektiren yüksek hacimli, tekrarlayan veya dinamik ortamlarda mükemmeldir.
8. İnsan-AI işbirliği
Geleneksel hızlı mühendislik çoğunlukla AI yanıtları ile artırılan insan tarafından yönetilen bir süreçtir.
Maymun, AI'nın birçok manuel hızlı işçilik adımının yardımcı olduğu ve hatta yerini aldığı ve insanların kendi başlarına gebe kalamayabilecekleri hızlı tasarımlar ürettiği daha yakın bir etkileşimi temsil eder.