🎯 Definicja
Automatic Prompt Engineer (APE) to framework opracowany przez Zhou et al., który automatyzuje proces generowania, selekcji i optymalizacji instrukcji (promptów) dla dużych modeli językowych (LLM). Problem doboru promptu postrzegany jest tu jako zadanie syntezy języka naturalnego rozwiązywane metodami optymalizacji czarnej skrzynki — LLM generuje i testuje setki/kandydatów instrukcji na podstawie demonstracji, a następnie wybiera najskuteczniejszy wariant na bazie wyników oceny modelu docelowego.
🔑 Kluczowe punkty
- Automatyzacja inżynierii promptów: APE samodzielnie generuje, ocenia i optymalizuje prompty na podstawie dostarczonych demonstracji wejść i oczekiwanych wyjść, bez udziału człowieka.
- Optymalizacja czarnej skrzynki: Proces traktowany jest jak black-box optimization — LLM generuje kandydatów, które następnie są testowane przez ten sam lub inny model, a wyniki porównywane pod kątem zadanych metryk (np. trafność, prawdziwość, zgodność z oczekiwaną odpowiedzią).
- Wyższa efektywność niż prompty projektowane ręcznie: Instrukcje wygenerowane przez APE przewyższają lub dorównują tym tworzonym przez człowieka (zeroshot, fewshot, chain-of-thought) w zadaniach NLP i reasoning na wielu benchmarkach.
- Iteracyjna poprawa promptu: LLM tworzy kolejne wariacje promptów na bazie wzorców i oceny, wielokrotnie udoskonalając wybrane rozwiązanie.
- Elastyczność i skalowalność: Framework może być stosowany do różnych zadań (QA, reasoning, generowanie kodu, ekstrakcja informacji) i łatwo adaptuje się do nowych tasków i wersji modeli.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
Jak działa Automatic Prompt Engineer (APE)?
- Input: System otrzymuje pary wejście–wyjście (demonstracje) wskazujące, czego oczekuje się od modelu.
- Generowanie kandydatów: LLM (prompt generator) generuje wiele wariantów promptu/instrukcji, analizując dane wyjściowe oraz specyfikę zadania.
- Ewaluacja: Kandydackie prompty są testowane przy użyciu docelowego LLM (content generator), który rozwiązuje zadanie na większym zbiorze testowym.
- Ocena i selekcja: Każdy prompt jest oceniany według wybranych metryk (dokładność odpowiedzi, zgodność, prawdziwość, informatywność). Najlepszy prompt jest iteracyjnie udoskonalany przez generowanie wariantów najbardziej skutecznych instrukcji.
- Wdrożenie: Najlepszy prompt jest wykorzystywany do rzeczywistej pracy modelu, znacząco podnosząc skuteczność AI bez ręcznej inżynierii promptów.
Przykładowe wdrożenie
- Dla zadań chain-of-thought (CoT), APE samodzielnie opracował prompt lepszy niż klasyczny “Let’s think step by step”, a sformułowanie typu “Opracujmy to krok po kroku, żeby upewnić się, że mamy właściwą odpowiedź” dało lepsze wyniki na benchmarkach MultiArith i GSM8K.
Zalety i zastosowania
| Klasyczna inżynieria promptu | Automatic Prompt Engineer (APE) |
|---|---|
| Czasochłonne iteracje ręczne | Szybkie generowanie i automatyczna selekcja |
| Ograniczona liczba wariantów | Setki tysięcy promptów przetestowanych w locie |
| Zmienna jakość promptu | Standaryzowana optymalizacja pod task/score |
| Awaryjna adaptacja do zmian | Automatyczne dostosowanie do nowych zadań/modeli |
💡 Przykład zastosowania
System QA dla nowych dziedzin wiedzy:
W przypadku wdrażania LLM do nowych zastosowań (np. specyficzny chatbot techniczny), APE przetwarza przykładowe wejścia/odpowiedzi i sam wybiera prompt “wyjaśniający” najlepiej stymulujący model do oczekiwanych odpowiedzi — zabezpieczając system przed niedoborami ręcznej inżynierii i chroniąc przed regresją jakości po update platformy.
📌 Źródła
https://www.promptingguide.ai/techniques/ape
https://arxiv.org/abs/2211.01910
https://sites.google.com/view/automatic-prompt-engineer
https://www.learnprompt.pro/docs/advanced-prompting/automated-prompt-engineer/
https://portkey.ai/blog/what-is-automated-prompt-engineering
https://www.deeplearning.ai/the-batch/research-summary-automatic-prompt-engineer-ape/
https://fnl.es/Science/Papers/Prompt+Engineering/Automatic+Prompt+Engineer+(APE)
👽 Brudnopis
- LLM = czarna skrzynka, prompty = program (instrukcja) podlegająca optymalizacji
- Setki iteracji → wybór najlepszych promptów na podstawie IQM, F1, hit-rate; niuanse doboru metryk ważne jak w tuning ML
- Rozdzielenie modeli: generator promptów ≠ model rozwiązujący zadanie (testujący)
- APE używany do TruthfulQA (prawdziwość), Reasoning, Math, Extraction, klasyfikacja tekstów
- Przykład: prompt “Let’s solve…” > “Let’s think…” dla zeroshot chain-of-thought
- Porównanie: klasyczne AI prompt designer vs. APE (skalowanie, automatyzacja, eliminacja trial-and-error)
- Research trend: APE/AutoPrompt/Prompt Tuning – coraz mocniej hybrydowy workflow w prompt engineering