要点:
- Automated Prompt Engineering (APE)は、大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンスを向上させるためにプロンプトを自動生成および洗練する技術である。
- APEは、プロンプトエンジニアリングのアイデアを利用し、手作業で様々なプロンプトを作成・テストするプロセスを自動化する。
- APEは従来の教師あり機械学習における自動ハイパーパラメータ最適化に非常に似ている。
- 本記事では、APEの原則やプロンプト生成の戦略、例示選択などの関連技術について詳しく説明する。
- また、APEプログラムをゼロから作成し、DSPyなどのライブラリを使用せずにハンズオンセクションに移行する。
感想:
Automated Prompt Engineering（APE）は、プロンプトの生成と洗練を自動化することで、特定のタスクにおけるモデルのパフォーマンスを向上させる革新的な技術です。APEは手作業で行うプロンプトエンジニアリングのアイデアを取り入れつつ、そのプロセスを自動化します。従来の教師あり機械学習における自動ハイパーパラメータ最適化と似ている点も興味深いです。APEについての理解を深め、その原則を活用するために、ライブラリを使わずにプログラムを作成する手法は有益だと感じます。