--- title: "Automatic Prompt Engineer (APE) (HU)" source: "https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)" language: "hu" categories: - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Prompt engineering" revision_id: 488 wiki_created_at: 2026-09-06T22:34:29Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:34:29Z downloaded_at: 2026-09-07T22:40:28Z --- # Automatic Prompt Engineer (APE) (HU) **Automatic Prompt Engineer** (**APE**) — egy automatizált szöveges utasítások (promptok) generálására és optimalizálására szolgáló módszertan, amelyet a nagy nyelvi modellek (LLM) viselkedésének irányítására alkalmaznak. A megközelítést 2022-ben **Yongchao Zhou** vezette kutatócsoport javasolta[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-ape_zhou_2022-1). A promptok kézi kiválasztása és iteratív finomítása helyett az APE formalizálja a prompt engineeringet mint optimalizálási feladatot. E feladat keretében a prompt egy természetes nyelvű „programnak" tekinthető, amelyet szintetizálni kell egy meghatározott minőségi függvény (például a modell válaszainak pontossága vagy megbízhatósága) maximalizálása érdekében[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-survey_li_2025-2). ## Alapkoncepció és módszer Az APE módszer két nyelvi modellt használ együtt: egy *generátor modellt* és egy *célmodellt*. A folyamat egy iteratív keresési és kiválasztási ciklus (*search-and-select*): 1. **Jelöltek generálása**. A generátor modell bemenetként néhány „bemenet-kimenet" pár példát kap a célfeladathoz, és ezek alapján lehetséges prompt-jelöltek sokaságát hozza létre, amelyek ilyen eredményekhez vezethetnének. 2. **Kiértékelés**. Minden generált prompt-jelöltet átadnak a cél LLM-nek. A célmodell végrehajtja az utasítást egy új tesztadatkészleten, és válaszait egy előre meghatározott metrika szerint értékelik (például pontosság, teljesség, F1-mérték). 3. **Kiválasztás**. Kiválasztják azt a promptot, amely a kiértékelés során a legjobb eredményt érte el. 4. **Iteráció (opcionálisan)**. A ciklus megismételhető. A generátor modell utasítást kap a legjobb megtalált prompt finomítására, változatokat hozva létre, majd a kiértékelési és kiválasztási folyamat megismétlődik a maximális hatékonyság elérése érdekében[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-ape_zhou_2022-1). Ez a megközelítés lehetővé teszi a kézi prompt-kiválasztás folyamatának automatikus reprodukálását, az LLM-et felhasználva hipotézisek (promptok) generálására és azok ezt követő kiértékelésére. ## Kulcsmódszertanok A prompt engineering automatizálása különféle algoritmikus megközelítésekkel valósul meg. ### LLM-alapú automatizálás Ez a fentebb leírt klasszikus APE módszer, amelyben egy LLM-et használnak promptok generálásához és kiértékeléséhez egy másik (vagy ugyanazon) LLM számára. Ez a megközelítés rendkívül hatékonynak bizonyult diszkrét szöveges promptok esetén[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-ape_zhou_2022-1). ### Evolúciós módszerek Genetikai algoritmusokat vagy beam search-öt alkalmaznak promptok létrehozásához és szelekciójához, különösen hosszú és összetett esetekben. Például az **APEX** (*Automatic Engineering of Long Prompts*) keretrendszer evolúciós algoritmusokat alkalmaz összetett utasítások fokozatos „növesztéséhez" és javításához[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-apex_hsieh_2024-3). ### Gradiens-alapú módszerek (Soft Prompts) Ez a megközelítés *folytonos* vagy *lágy* promptokkal (*soft prompts*) dolgozik, amelyek tanítható vektorok (embedding-ek), nem szöveges utasítások. Ezeket a vektorokat gradiens ereszkedéssel optimalizálják közvetlenül a célfeladaton. Ide tartoznak az olyan technikák, mint a Prompt Tuning és a Prefix-Tuning. ### Reinforcement Learning Ebben a paradigmában az LLM egy ágensként működik, amely promptot generál (cselekvés), a környezet pedig visszaadja a válasz minőségének értékelését (jutalom). A cél az összesített jutalom maximalizálása azáltal, hogy optimális prompt-generálási stratégiát találnak Reinforcement Learning (RL) módszerekkel[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-survey_li_2025-2). ## Eredmények és megállapítások Az eredeti APE-kutatás kísérletei megmutatták, hogy az automatikusan generált utasítások a legtöbb esetben felülmúlják az ember által írt promptok minőségét. - 24 természetesnyelv-feldolgozási (NLP) feladaton végzett tesztelés során az APE olyan promptokat generált, amelyek **24 esetből 19-ben hatékonyabbnak bizonyultak az emberi promptoknál**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-ape_zhou_2022-1). - Az APE képes volt automatikusan „felfedezni" a Chain-of-Thought stílusú promptolás hatékonyabb megfogalmazását. A szokásos *„Let's think step by step"* (Gondolkodjunk lépésről lépésre) kifejezés helyett az APE egy részletesebb és hatékonyabb utasítást generált: *„Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer"* (Dolgozzuk ezt ki lépésről lépésre, hogy biztosak legyünk abban, hogy helyes választ kapunk). Ez a megfogalmazás javította a matematikai feladatok megoldásának pontosságát olyan adatkészleteken, mint a MultiArith és a GSM8K[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-ape_zhou_2022-1). ## Alkalmazás és előnyök ### Alkalmazások - **Few-shot learning javítása**: Optimális példák és utasítások automatikus kiválasztása. - **Modellek megbízhatóságának növelése**: Az APE beállítható olyan promptok keresésére, amelyek minimalizálják a „hallucinációkat" és maximalizálják a válaszok igazságtartalmát olyan benchmark-okon, mint a *TruthfulQA*. - **Fejlesztés automatizálása**: Chatbotok, információkinyerő rendszerek és más LLM-alkalmazások létrehozásának felgyorsítása[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-mdpi_app-4). ### Előnyök - **Skálázhatóság**: Lehetőség promptok százainak és ezreinek automatikus generálására és kiértékelésére emberi beavatkozás nélkül. - **Adaptivitás**: Az LLM könnyed igazítása új, szűk szakterületű doménekhez. - **Erőforrás-megtakarítás**: A kézi prompt-kiválasztásra fordított idő és erőfeszítés jelentős csökkentése. ## Fejlődés és kapcsolódó megközelítések Az APE koncepciója tovább fejlődik. Megjelentek teljesen autonóm rendszerek, mint az **APET** (*Automatic Prompt Engineering Toolbox*), amelyek lehetővé teszik az LLM-ek (például GPT-4) számára, hogy önállóan alkalmazzanak összetett promptolási stratégiákat (*Expert Prompting*, *Chain of Thought*, *Tree of Thoughts*), és dinamikusan javítsák az utasításokat külső beavatkozás nélkül[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_note-apet_kepel_2024-5). Az APE az LLM-ekkel való interakció automatizálásának szélesebb trendjének része, amely magában foglalja: - **AutoPrompt**: Korai módszer, amely gradiens-alapú keresést alkalmazott egyedi „trigger" tokenek megtalálásához. - **OPRO** (*Optimization by PROmpting*): A DeepMind APE-hez hasonló megközelítése, amely szintén LLM-et alkalmaz promptok optimalizálásához. ## Hivatkozások - Az Automatic Prompt Engineer (APE) projekt hivatalos weboldala - „Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers" tudományos cikk - AutoPrompt (2020). *AutoPrompt – Official GitHub Repository*. GitHub. ## Irodalom - 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. ## Megjegyzések 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-4) Zhou, Y. et al. «Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers». *arXiv:2211.01910*, 2022. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-survey_li_2025_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-survey_li_2025_2-1) Li, W. et al. «A Survey of Automatic Prompt Engineering: An Optimization Perspective». *arXiv:2502.11560*, 2025. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-apex_hsieh_2024_3-0) Hsieh, C.-J. et al. «Automatic Engineering of Long Prompts». *Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2024*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-mdpi_app_4-0) Fernandez-garcia, A. et al. «Automatic Prompt Engineering for Foundation Models: A Survey». *MDPI Electronics*, 2025. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(HU)#cite_ref-apet_kepel_2024_5-0) Kepel, D. & Valogianni, K. «Autonomous Prompt Engineering in Large Language Models». *arXiv:2407.11000*, 2024. [5]