Automatic Prompt Engineer (APE)

Summary (confidence: high)

• Estrutura para geração e seleção automática de instruções (Zhou et al., 2022).
• Usa LLMs para gerar candidatos de instrução e um modelo de destino para avaliá-los.
• APE descobriu um prompt zero-shot CoT melhor que “Vamos pensar passo a passo”: “Vamos resolver isso passo a passo para ter certeza de que temos a resposta certa.”

Definição (confidence: high)

APE trata a geração de instruções como um problema de otimização de caixa preta: um LLM “inferência” gera candidatos de instrução com base em demonstrações de saída; estes são executados em um modelo “destino” e selecionados por pontuação de avaliação.

Técnicas Relacionadas (confidence: high)

• AutoPrompt (Shin et al., 2020): busca guiada por gradiente.
• Prefix Tuning (Li & Liang, 2021): prefixo contínuo treinável.
• Prompt Tuning (Lester et al., 2021): aprendizado de soft prompts via backpropagation.

prompt-engineering-techniques | chain-of-thought | prompt-engineering-guide

Sources

• raw/prompts/articles/promptingguide-pt-techniques-ape.md