Automatisk prompteknik (APE) är en metod som utvecklats för att automatiskt generera och välja naturliga språkinstruktioner (instruktioner) för stora språkmodeller (LLM) för att förbättra uppgiftsprestanda. Det behandlar instruktionen som ett "program" som ska optimeras genom att söka över en pool av instruktionskandidater som genereras av en LLM, som syftar till att maximera en vald poängfunktion för en specifik uppgift. Prestanda för den valda instruktionen utvärderas sedan genom att tillämpa den på nollskottsuppgifter med en annan LLM. Detta tillvägagångssätt står i kontrast till traditionell snabb teknik, där instruktioner är manuellt utformade av människor.
APE har visat sig överträffa tidigare LLM-baslinjeuppmaningar med en betydande marginal och uppnå bättre eller jämförbara prestanda med mänskliga genererade instruktioner över flera riktmärken. Exempelvis visar experiment att APE överträffar mänskliga-konstruerade instruktioner om alla mätvärden inklusive sanning och informativitet på uppsättningar. I en uppsättning av 24 instruktionsinduktionsuppgifter och 21 kuraterade stora bänkuppgifter var APE-genererade instruktioner bättre eller jämförbara med mänskliga instruktioner i 19 respektive 17 uppgifter, vilket indikerar stark generalisering och prestationskonsistens.
Processen med APE innebär att generera en mångfaldig uppsättning kandidatmeddelanden baserade på initiala input-output-exempel, följt av att få dessa kandidater enligt deras effektivitet på uppgiften. Detta inkluderar ofta automatiserad utvärdering av korrekthet, informativitet eller sanning. Kandidater ovanför vissa kriterier väljs för ytterligare förfining i en iterativ process, med språkmodellen som genererar förbättrade versioner av instruktioner baserade på tidigare prestationsåterkoppling. Denna iterativa förfining gör det särskilt möjligt för APE att upptäcka bättre nollskottskedja-av-thought-instruktioner än standardmänniska med mänskliga konstruerade instruktioner som "Låt oss tänka steg för steg".
APE: s automatiska strategi ger flera praktiska fördelar jämfört med manuell snabb teknik:
- Det minskar avsevärt tiden och arbetet som är involverat i snabb skapelse, med rapporter om upp till 70% minskning av utvecklingscykler, vilket påskyndar distributionen av AI -applikationer.
- Noggrannheten för AI -svar kan förbättras med så mycket som 35% jämfört med manuellt utformade instruktioner på grund av grundlig testning och förfining.
- Felhastigheter i AI -utgångarna minskar med cirka 45%, vilket förbättrar tillförlitligheten.
- Utbildningseffektivitetsfördelar som APE kan generera syntetiska träningsdata som påskyndar modellinlärning, särskilt värdefulla inom specialiserade eller datas-scarce-domäner.
- Det ger hög anpassning och anpassningsförmåga till olika användningsfall, och skräddarsyr automatiskt snabba generationsstrategier till specifika uppgifter utan att kräva mänsklig expertis.
- Konsistens i snabb kvalitet och utgång säkerställs genom systematiska och repeterbara snabbproduktionsprocesser, vilket minskar beroendet av individuell mänsklig intuition eller skicklighet.
Jämförelse av APE med andra snabba vägledningsmetoder illustrerar dess unika fördelar. Hämtningsförstärkt generation (RAG) kombinerar hämtning och generation men förlitar sig fortfarande på manuell snabb teknik. Finjustering modifierar modellparametrar med domändata men kräver stora datasätt och beräkningsresurser. Manuell snabb teknik tillåter flexibilitet men är tidskrävande och inkonsekvent, medan APE automatiserar snabb skapande och förfining, kombinerar skalbarhet med snabb teknikens anpassningsbarhet.
Kvalitativa analyser visar att APE-genererade instruktioner tenderar att specialisera sig längs dimensioner av sanning och informativitet, vilket uppnår pareto-optimala avvägningar som överträffar typiska mänskliga-konstruerade uppmaningar. Detta antyder att APE kan vägleda LLM: er inte bara till förbättrad noggrannhet utan också mot nyanserade utgångsegenskaper skräddarsydda efter applikationsbehov. Det kan också framställa optimerade APE-uppmaningar till några skottinlärningsuppsättningar, vilket förbättrar den totala inlärningsprestanda.
Trots sina fördelar har APE vissa begränsningar jämfört med manuella tillvägagångssätt. Den iterativa sökprocessen för optimering kan vara beräkningsintensiv och kräva ytterligare resurser. Effektiv prestanda beror starkt på kvaliteten på poängfunktionen som används för att utvärdera kandidatuppmaningar, och resultaten kan variera med olika uppgiftsdomäner eller modeller. Överföring av tvärmodellinstruktioner, där instruktioner som genereras för en modell tillämpas på en annan, är begränsad, vilket kräver uppgiftsspecifik inställning av instruktioner för bästa resultat.
Sammanfattningsvis är de viktigaste prestationsskillnaderna mellan APE och människo-konstruerade instruktioner:
- APE genererar systematiskt och förädlar instruktioner för att optimera prestanda på olika uppgifter, vilket leder till bättre eller jämförbara resultat på många utvärderingsmetriker inklusive noggrannhet, sanning och informativitet.
- Mänskliga instruktioner kan vara inkonsekventa och kräva expertinsatser; APE automatiserar dessa processer och sparar tid medan du förbättrar precisionen.
- APE är mer anpassningsbar över uppgifter utan manuell omdesign, effektivt skräddarsyr instruktioner.
-Avvägningen är i ökad beräkningskostnad och potentiellt behov av uppgiftsspecifik poängoptimering.
.