Automatic Prompt Engineer (APE): как ИИ сам создает промпты¶

Ручной подбор промптов - это искусство, требующее времени и интуиции. Но что если поручить эту задачу другой нейросети? Именно эту идею реализует фреймворк Automatic Prompt Engineer (APE). Это подход, который использует одну большую языковую модель для автоматической генерации и отбора лучших инструкций для другой целевой модели, превращая промпт-инжиниринг в задачу оптимизации «черного ящика».

Как работает Automatic Prompt Engineer (APE)¶

Процесс APE можно разбить на два ключевых этапа. На первом шаге LLM-«инженер» (например, мощная модель вроде GPT-4) получает на вход примеры желаемых ответов (output demonstrations) для конкретной задачи. На основе этих демонстраций модель генерирует множество кандидатов-промптов, которые теоретически могут привести к нужному результату.

APE

Источник изображения: Zhou и др., (2022)

Второй этап - это поиск и оценка. Сгенерированные промпты прогоняются через целевую модель (это может быть та же или другая нейросеть, которую вы хотите использовать). Затем, на основе заранее заданных метрик (например, точности ответа), автоматически выбирается самый эффективный промпт. Таким образом, система не просто создает варианты, но и проводит их A/B-тестирование, оставляя лучший.

Практический пример: улучшение Zero-Shot CoT¶

Классический пример ручного промпт-инжиниринга - это добавление фразы «Let's think step by step» для включения цепочки рассуждений (Chain-of-Thought, CoT) в zero-shot сценарии. APE смог автоматически найти еще более эффективную формулировку.

Промпт (сгенерированный APE):

Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.

Ответ модели:

[Далее следует пошаговое решение математической или логической задачи]

Эта, казалось бы, незначительная переформулировка показала лучшие результаты на бенчмарках арифметических задач MultiArith и GSM8K по сравнению с классическим человеческим промптом. Это наглядно демонстрирует силу автоматического подхода: нейросеть может находить неочевидные для человека, но более эффективные формулировки инструкций.

APECOT

Источник изображения: Zhou и др., (2022)

Зачем это нужно и как применять на практике¶

Хотя APE - это пока в большей степени исследовательский фреймворк, он указывает на важный тренд: автоматизацию оптимизации взаимодействия с ИИ. Для практиков в России это означает, что в будущем инструменты на базе подобных технологий могут появиться и в доступных сервисах, таких как YandexGPT или GigaChat, упрощая настройку моделей под бизнес-задачи - от генерации отчетов до анализа данных.

Саму идею можно адаптировать уже сейчас. Если вы работаете с API мощной модели (например, через OpenAI или отечественные аналоги), вы можете создать упрощенный цикл: написать скрипт, который с помощью той же модели генерирует несколько вариантов промпта для вашей задачи, тестирует их на небольшом наборе данных и выбирает вариант с наилучшим результатом.

Дальнейшее развитие автоматизации промптов¶

APE - не единственное исследование в этой области. Если тема автоматической оптимизации запросов вас заинтересовала, стоит обратить внимание на следующие работы: - AutoPrompt: подход к созданию промптов через градиентно-направленный поиск. - Prefix Tuning и Prompt Tuning: методы «легкой» настройки моделей, где обучаются не все параметры модели, а только непрерывные векторные представления промпта (префикса). Это альтернатива полному дообучению (fine-tuning).

Automatic Prompt Engineer - это шаг к тому, чтобы сделать мощь больших языковых моделей более доступной. Вместо долгого подбора «магических слов» система сама находит эффективные инструкции, открывая путь к более масштабному и эффективному применению ИИ.

Попробуйте ENGRAM на своих данных

Нейросеть на ваших встречах, документах и переписке: отвечает со ссылкой на источник. Это ваша вторая память на базе ИИ. Данные хранятся в России, старт бесплатный.

Зарегистрироваться бесплатно