Automatic Prompt Engineer (APE) (IT)

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Automatic Prompt Engineer (APE) — è una metodologia di generazione e ottimizzazione automatizzata di istruzioni testuali (prompt) per controllare il comportamento dei grandi modelli linguistici (LLM). L'approccio è stato proposto nel 2022 da un gruppo di ricercatori guidati da Yongchao Zhou[1].

Anziché selezionare e migliorare manualmente i prompt in modo iterativo, APE formalizza il prompt engineering come un problema di ottimizzazione. In questo contesto, il prompt è considerato un «programma» in linguaggio naturale che deve essere sintetizzato per massimizzare una determinata funzione di qualità (ad esempio, la precisione o l'affidabilità delle risposte del modello)[2].

Concetto principale e metodo

Il metodo APE utilizza due modelli linguistici in coppia: il modello generatore e il modello target. Il processo consiste in un ciclo iterativo di ricerca e selezione (search-and-select):

  1. Generazione dei candidati. Il modello generatore riceve in input alcuni esempi di coppie «input-output» per il compito target e, sulla loro base, produce un insieme di prompt candidati che potrebbero condurre a tali risultati.
  2. Valutazione. Ogni prompt candidato generato viene passato alla LLM target. Il modello target esegue l'istruzione su un nuovo insieme di dati di test e le sue risposte vengono valutate secondo una metrica predefinita (ad esempio, precisione, richiamo, F1-score).
  3. Selezione. Viene scelto il prompt che ha ottenuto il miglior risultato in fase di valutazione.
  4. Iterazione (opzionale). Il ciclo può essere ripetuto. Il modello generatore riceve l'indicazione di raffinare il miglior prompt trovato, creandone varianti, dopodiché il processo di valutazione e selezione si ripete per raggiungere la massima efficacia[1].

Questo approccio consente di riprodurre automaticamente il processo di selezione manuale dei prompt, utilizzando LLM per generare ipotesi (prompt) e valutarle successivamente.

Metodologie chiave

L'automazione del prompt engineering si realizza mediante diversi approcci algoritmici.

Automazione basata su LLM

Questo è il metodo APE classico descritto sopra, in cui una LLM viene utilizzata per generare e valutare prompt per un'altra (o la stessa) LLM. Questo approccio si è dimostrato molto efficace per i prompt testuali discreti[1].

Metodi evolutivi

Vengono utilizzati algoritmi genetici o ricerca per fascio (beam search) per creare e selezionare prompt, in particolare quelli lunghi e complessi. Ad esempio, il framework APEX (Automatic Engineering of Long Prompts) applica algoritmi evolutivi per «far crescere» e migliorare progressivamente istruzioni complesse[3].

Metodi basati su gradiente (Soft Prompts)

Questo approccio lavora con prompt continui o soft (soft prompts), che consistono in vettori addestrabili (embedding) anziché istruzioni testuali. Questi vettori vengono ottimizzati tramite discesa del gradiente direttamente sul compito target. Rientrano in questa categoria tecniche come Prompt Tuning e Prefix-Tuning.

Reinforcement Learning

In questo paradigma, la LLM svolge il ruolo di agente che genera un prompt (azione), mentre l'ambiente restituisce una valutazione della qualità della risposta (ricompensa). L'obiettivo è massimizzare la ricompensa cumulativa, trovando la strategia ottimale di generazione dei prompt attraverso metodi di Reinforcement Learning (RL)[2].

Risultati e scoperte

Gli esperimenti nell'ambito della ricerca originale su APE hanno dimostrato che le istruzioni generate automaticamente superano nella maggior parte dei casi la qualità dei prompt scritti dall'uomo.

  • Durante i test su 24 compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), APE ha generato prompt che si sono rivelati più efficaci di quelli umani in 19 casi su 24[1].
  • APE è riuscito ad «scoprire» automaticamente una formulazione più efficace per il prompting in stile Chain-of-Thought. Invece della frase standard «Let's think step by step» (Pensiamo passo dopo passo), APE ha generato un'istruzione più articolata ed efficace: «Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer» (Affrontiamo questo passo dopo passo per assicurarci di ottenere la risposta corretta). Questa formulazione ha migliorato la precisione nella risoluzione di problemi matematici su dataset come MultiArith e GSM8K[1].

Applicazioni e vantaggi

Applicazioni

  • Miglioramento del few-shot learning: Selezione automatica degli esempi e delle istruzioni ottimali.
  • Aumento dell'affidabilità dei modelli: APE può essere configurato per cercare prompt che minimizzino le «allucinazioni» e massimizzino la veridicità delle risposte su benchmark come TruthfulQA.
  • Automazione dello sviluppo: Accelerazione della creazione di chatbot, sistemi di recupero delle informazioni e altre applicazioni basate su LLM[4].

Vantaggi

  • Scalabilità: Possibilità di generare e valutare automaticamente centinaia e migliaia di prompt senza intervento umano.
  • Adattabilità: Facile adattamento delle LLM a nuovi domini altamente specializzati.
  • Risparmio di risorse: Riduzione significativa del tempo e dello sforzo necessari per la selezione manuale dei prompt.

Sviluppo e approcci correlati

Il concetto di APE continua ad evolversi. Sono emersi sistemi completamente autonomi, come APET (Automatic Prompt Engineering Toolbox), che consentono alle LLM (ad esempio, GPT-4) di applicare autonomamente strategie di prompting complesse (Expert Prompting, Chain of Thought, Tree of Thoughts) e di migliorare dinamicamente le istruzioni senza intervento esterno[5].

APE fa parte di una tendenza più ampia verso l'automazione dell'interazione con le LLM, che include anche:

  • AutoPrompt: Un metodo precedente che utilizzava la ricerca basata su gradiente per trovare singoli token «trigger».
  • OPRO (Optimization by PROmpting): Un approccio simile ad APE sviluppato da DeepMind, che utilizza anch'esso LLM per ottimizzare i prompt.

Riferimenti

  • Sito ufficiale del progetto Automatic Prompt Engineer (APE)
  • Articolo scientifico «Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers»
  • AutoPrompt (2020). AutoPrompt – Official GitHub Repository. GitHub.

Bibliografia

  • Zhou, Y. et al. (2022). Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers. arXiv:2211.01910.
  • Li, W. et al. (2025). A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective. arXiv:2502.11560.
  • Hsieh, C.-J. et al. (2024). Automatic Engineering of Long Prompts. Findings of ACL 2024. 2024.findings-acl.634.
  • Hsieh, C.-J. et al. (2023). Automatic Long Prompt Engineering. arXiv:2311.10117.
  • Shin, T. et al. (2020). AutoPrompt: Eliciting Knowledge from Language Models with Automatically Generated Prompts. arXiv:2010.15980.
  • Yang, C. et al. (2023). Large Language Models as Optimizers (OPRO). arXiv:2309.03409.
  • Liu, Y. et al. (2024). Revisiting OPRO: The Limitations of Small-Scale LLMs as Optimizers. arXiv:2405.10276.
  • Kepel, D.; Valogianni, K. (2024). Autonomous Prompt Engineering in Large Language Models (APET). arXiv:2407.11000.
  • Yang, C. et al. (2024). Optimizing Instructions and Demonstrations for Multi-Stage LM Programs. arXiv:2406.11695.
  • Hsieh, C.-J. et al. (2024). APEX (code repository and results). PDF.

Note

  1. ↑ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 Zhou, Y. et al. «Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers». arXiv:2211.01910, 2022. [1]
  2. ↑ 2.0 2.1 Li, W. et al. «A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective». arXiv:2502.11560, 2025. [2]
  3. ↑ Hsieh, C.-J. et al. «Automatic Engineering of Long Prompts». Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024. [3]
  4. ↑ Fernandez-garcia, A. et al. «Automatic Prompt Engineering for Foundation Models: A Survey». MDPI Electronics, 2025. [4]
  5. ↑ Kepel, D. & Valogianni, K. «Autonomous Prompt Engineering in Large Language Models». arXiv:2407.11000, 2024. [5]
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