APE (Automatic Prompt Engineer) tratează formularea promptului ca pe o problemă clasică de optimizare pe spațiul limbajului natural: un LLM generează zeci de variante de instrucțiuni pentru o sarcină, le testează pe un set de validare și o alege pe cea cu acuratețea maximă.
# Schema conceptuală a algoritmului APE:
# 1. Prompt Generator: "Generează 20 de instrucțiuni diferite pentru a clasifica recenzii."
# 2. Evaluator: Rulează fiecare instrucțiune pe 100 de exemple etichetate.
# 3. Scorare:
# - Instrucțiunea A: 82% acuratețe
# - Instrucțiunea B: 96% acuratețe ("Analizează nuanțele sentimentului ca un critic de film...")
# 4. Mutare / Rafinare: Generează variații în jurul instrucțiunii câștigătoare B.Descoperiri surprinzătoare: Adesea, prompturile optime identificate de APE conțin formulări neașteptate pe care un inginer uman nu le-ar fi intuit.
Întrebări & Discuții: Automatic Prompt Engineer (APE): Căutarea și Optimizarea Automată a Prompturilor
Ai o întrebare despre Automatic Prompt Engineer (APE): Căutarea și Optimizarea Automată a Prompturilor sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.