Otomatik bilgi istemi mühendisliği (APE) ile geleneksel bilgi istemi mühendisliği arasındaki temel farklar şunlardır:
1. Otomasyon ve Manuel Çaba:
- Otomatik Bilgi İstemi Mühendisliği (APE): Dil modellerini kullanarak bilgi istemi oluşturma ve optimizasyon sürecini otomatikleştirir. Manuel müdahale olmadan istemleri oluşturur, değerlendirir ve iyileştirir.
- Geleneksel İstem Mühendisliği: İstemlerin tasarlanması, test edilmesi ve yinelenmesi için insan uzmanların manuel çabalarına dayanır.
2. Ölçeklenebilirlik:
- APE: Çok sayıda bilgi istemini hızlı bir şekilde oluşturup değerlendirebilir, bu da onu manuel bilgi istemi mühendisliğine göre daha ölçeklenebilir hale getirir.
- Geleneksel İstem Mühendisliği: Manuel istem tasarımı ve testi için gereken zaman ve çabayla sınırlıdır.
3. Uyarlanabilirlik:
- APE: Geri bildirime ve performansa dayalı olarak istemleri dinamik olarak uyarlayarak sürekli iyileştirmeye olanak tanır.
- Geleneksel Bilgi İstemi Mühendisliği: Bilgi istemleri daha statiktir ve değişen gereksinimlere veya model yeteneklerine uyum sağlamak için manuel güncellemeler gerektirir.
4. Nesnellik ve Öznellik:
- APE: En etkili yönlendirmeleri seçmek için otomatik puanlama ve değerlendirme ölçümlerini kullanarak insan önyargılarının etkisini azaltır.
- Geleneksel İstem Mühendisliği: Daha çok insan istem mühendislerinin öznel yargılarına ve alan uzmanlığına dayanır.
5. Hesaplamalı Kaynaklar:
- APE: İstemleri oluşturmak ve değerlendirmek için önemli miktarda hesaplama kaynağı ve güçlü dil modellerine erişim gerektirir.
- Geleneksel İstem Mühendisliği: Genellikle hesaplama açısından daha az yoğundur, ancak insan uzmanların mevcudiyeti nedeniyle sınırlı olabilir.
6. İstemlerin Karmaşıklığı:
- APE: İnsanların manuel olarak tasarlaması zor olabilecek daha karmaşık, çok adımlı istemlerin oluşturulmasını ve optimizasyonunu gerçekleştirebilir.
- Geleneksel Bilgi İstemi Mühendisliği: Bilgi istemleri, uzmanlar tarafından oluşturulduğundan genellikle daha basit ve anlaşılırdır.
Özetle, otomatik bilgi istemi mühendisliği, bilgi istemi tasarım sürecini otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için dil modellerinin yeteneklerinden yararlanırken, geleneksel istem mühendisliği daha çok manuel çabaya ve insan uzmanlığına dayanır. İki yaklaşım arasındaki seçim, belirli gereksinimlere, kaynaklara ve eldeki görevin karmaşıklığına bağlıdır.
Alıntılar:[1] https://arxiv.org/html/2401.14423v4
[2] https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/guides/prompts-advanced-usage.md
[3] https://towardsdatascience.com/automated-prompt-engineering-78678c6371b9?gi=6eeb1dfd344d
[4] https://www.e2enetworks.com/blog/a-guide-to-prompt-engineering-from-zero-shot-to-chain-of-thinkt
[5] https://datascientest.com/en/advanced-prompt-engineering-what-does-it-involve