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Der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) markiert einen bedeutenden Meilenstein in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und verwandten Bereichen. Doch um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, ist ein effektives Prompt-Engineering erforderlich – die Kunst, präzise Anweisungen zu erstellen, die das Modell zur Erzeugung der gewünschten Ergebnisse steuern. Automated Prompt Engineering (APE) stellt sich als ein heraus automatisierte Lösung zu den Feinheiten des Prompt Engineering und bietet a systematischer Ansatz zur Generierung von Eingabeaufforderungen.
APE verkörpert ein zweifaches Ziel: die Verbesserung der Präzision der Ergebnisse und die Eindämmung von Halluzinationen, bei denen es sich um falsche oder inkorrekte Informationen handelt, die von LLMs generiert werden. Im Gegensatz zum herkömmlichen manuellen Ansatz, der ein tiefgreifendes Verständnis der Domäne und des Modells erfordert, automatisiert APE die Eingabeaufforderungsgenerierung.
In diesem Zusammenhang ist die Behandlung von Anweisungen als „Programme“ ein besonderes Merkmal von APE. Dieser Gedanke treibt eine Suche über eine Vielzahl von Befehlskandidaten voran, die von einem LLM vorgeschlagen werden, um den effektivsten Befehl sicherzustellen, der die Genauigkeit der generierten Ausgaben maximiert. Durch die Formulierung von Anweisungen als Programme führt APE eine rechnerische Strenge in das Prompt-Engineering ein und ebnet den Weg für anspruchsvollere Interaktionen mit LLMs.
Der Mechanismus hinter dem automatisierten Prompt Engineering
Wenn man sich mit der Mechanik des Automated Prompt Engineering befasst, offenbart sich etwas Faszinierendes Orchestrierung zwischen zwei großen Sprachmodellen: ein Prompt-Generator und ein Content-Generator. Der Eingabeaufforderungsgenerator ist der Maestro, der Eingabeaufforderungen basierend auf den empfangenen Eingaben erstellt, während der Inhaltsgenerator die Symphonie ausführt und anhand der Eingabeaufforderungen Ausgaben erzeugt.
Der Prozess beginnt mit der Eingabe einer Eingabeaufforderung zusammen mit einem kleinen Satz beispielhafter Eingabe-Ausgabe-Paare in den Eingabeaufforderungsgenerator. Ein konkretes Beispiel wäre die Aufforderung: „Ich habe einem Freund eine Anweisung und fünf Eingaben gegeben.“ Der Freund las die Anweisung und schrieb für jede der Eingaben eine Ausgabe. Hier sind die Eingabe-Ausgabe-Paare: gefolgt von einer Reihe von Beispiel-Eingaben und -Ausgaben. Wenn Sie dies veröffentlichen, erstellt der Eingabeaufforderungsgenerator mithilfe seiner geschulten Fähigkeiten eine neue Eingabeaufforderung, z. B. „Wählen Sie das größere Tier“, basierend auf dem bereitgestellten Kontext. Diese neu erstellte Eingabeaufforderung wird dann zusammen mit Beispieleingaben aus einem Datensatz an den Inhaltsgenerator weitergeleitet, der wiederum Ausgaben generiert.
Die generierten Ergebnisse werden dann auf der Grundlage ihrer Übereinstimmung mit den erwarteten Ergebnissen auf Qualität überprüft. Die Wirksamkeit der Eingabeaufforderung wird daran gemessen, wie oft der Inhaltsgenerator Ausgaben erzeugt, die genau den erwarteten Ausgaben entsprechen. Um die Eingabeaufforderung weiter zu verfeinern, wird der Eingabeaufforderungsgenerator gebeten, eine Variation der Eingabeaufforderung mit der höchsten Punktzahl zu erzeugen, und der Prozess wird wiederholt, um die Eingabeaufforderung auf ihre optimale Form zu verfeinern.
Optimierung der Eingabeaufforderungsgenerierung
Automated Prompt Engineering arbeitet mit einem differenzierten Mechanismus, der verschiedene Generierungs- und Anpassungsmodi nahtlos miteinander verknüpft, um die Prompt-Generierung zu optimieren. Hier ist eine vereinfachte Erläuterung dieser kritischen Komponenten:
Generierung im Vorwärtsmodus: In diesem Modus zielt APE darauf ab, qualitativ hochwertige Instruktionskandidaten zu generieren, indem eine bestimmte Verteilung in Wörter übersetzt wird. Im Wesentlichen folgt es einem Ansatz zur Textgenerierung von links nach rechts, vergleichbar mit dem Lesen eines Buches von Anfang bis Ende. Dieser Modus ist besonders effektiv, wenn die Anweisung am Ende der Eingabeaufforderung positioniert wird und dem natürlichen Fluss der Textgenerierung folgt.
Erzeugung im Umkehrmodus: Im Gegensatz dazu geht der Reverse-Modus einen flexibleren Weg. Es verwendet fortschrittliche LLMs, die in der Lage sind, die fehlenden Anweisungen innerhalb eines Textes unabhängig von der Position zu ergänzen. Dieser Modus ist von entscheidender Bedeutung, wenn die Anweisung an einer anderen Stelle als am Ende platziert werden muss, und bietet einen vielseitigeren Ansatz für die Anweisungsgenerierung.
Angepasste Eingabeaufforderungen: APE ermöglicht auch die Anpassung von Eingabeaufforderungen basierend auf der spezifischen verwendeten Bewertungsfunktion. Diese Funktion ist besonders nützlich in Experimenten, bei denen von Menschen entworfene Anweisungen als Ausgangspunkt dienen und das Reverse-Modell von APE verwendet wird, um erste Anweisungen-Beispiele vorzuschlagen und so den fehlenden Kontext passend anzupassen.
Abschluss
Das Aufkommen des Prompt Engineering ist ein relativ junges Phänomen, und dennoch veranschaulicht die Einführung des Automated Prompt Engineering einen raschen Fortschritt in Richtung Automatisierung in diesem Bereich. Dieser Übergang spiegelt den breiteren Trend in der KI-Landschaft wider, wo manuelle Prozesse kontinuierlich auf Automatisierung überprüft werden, um die Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern.
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