--- title: "Automatic Prompt Engineer (APE) (PL)" source: "https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)" language: "pl" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" - "Category:Prompt engineering" revision_id: 493 wiki_created_at: 2026-09-06T22:34:33Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:34:33Z downloaded_at: 2026-09-07T22:40:30Z --- # Automatic Prompt Engineer (APE) (PL) **Automatyczny Prompt Engineer** (**APE**) — to metodyka zautomatyzowanej generacji i optymalizacji instrukcji tekstowych (promptów) służących do sterowania zachowaniem dużych modeli językowych (LLM). Podejście zostało zaproponowane w 2022 roku przez grupę badaczy pod kierownictwem **Yongchao Zhou**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-ape_zhou_2022-1). Zamiast ręcznego doboru i iteracyjnego ulepszania podpowiedzi, APE formalizuje inżynierię promptów jako zadanie optymalizacji. W ramach tego zadania podpowiedź jest traktowana jako „program" w języku naturalnym, który należy zsyntetyzować w celu maksymalizacji określonej funkcji jakości (np. dokładności lub wiarygodności odpowiedzi modelu)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-survey_li_2025-2). ## Podstawowa koncepcja i metoda Metoda APE wykorzystuje dwa modele językowe w parze: *model-generator* i *model docelowy*. Proces stanowi iteracyjny cykl przeszukiwania i selekcji (*search-and-select*): 1. **Generacja kandydatów**. Model-generator otrzymuje na wejściu kilka przykładów par „wejście-wyjście" dla zadania docelowego i na ich podstawie tworzy zbiór możliwych promptów-kandydatów, które mogłyby prowadzić do takich wyników. 2. **Ocena**. Każdy wygenerowany prompt-kandydat jest przekazywany do docelowego LLM. Model docelowy wykonuje instrukcję na nowym zbiorze danych testowych, a jego odpowiedzi są oceniane według wcześniej określonej metryki (np. dokładność, kompletność, miara F1). 3. **Selekcja**. Wybierany jest prompt, który uzyskał najlepszy wynik w ramach oceny. 4. **Iteracja (opcjonalnie)**. Cykl może się powtarzać. Model-generator otrzymuje polecenie dopracowania najlepszego znalezionego promptu poprzez tworzenie jego wariantów, po czym proces oceny i selekcji powtarza się w celu osiągnięcia maksymalnej efektywności[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-ape_zhou_2022-1). Podejście to pozwala automatycznie odwzorowywać proces ręcznego doboru promptów, wykorzystując LLM do generowania hipotez (promptów) i ich późniejszej oceny. ## Kluczowe metodologie Automatyzacja inżynierii promptów jest realizowana za pomocą różnych podejść algorytmicznych. ### Automatyzacja oparta na LLM Jest to klasyczna metoda APE opisana powyżej, w której jeden LLM jest używany do generowania i oceniania promptów dla innego (lub tego samego) LLM. Podejście to okazało się bardzo skuteczne w przypadku dyskretnych promptów tekstowych[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-ape_zhou_2022-1). ### Metody ewolucyjne Wykorzystywane są algorytmy genetyczne lub przeszukiwanie wiązkowe (beam search) do tworzenia i selekcji promptów, szczególnie długich i złożonych. Na przykład framework **APEX** (*Automatic Engineering of Long Prompts*) stosuje algorytmy ewolucyjne do stopniowego „hodowania" i ulepszania złożonych instrukcji[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-apex_hsieh_2024-3). ### Metody gradientowe (Soft Prompts) To podejście operuje na *ciągłych* lub *miękkich* promptach (*soft prompts*), które stanowią uczące się wektory (embeddingi), a nie instrukcje tekstowe. Wektory te są optymalizowane za pomocą gradientowego zejścia bezpośrednio na zadaniu docelowym. Zaliczają się tu techniki takie jak Prompt Tuning i Prefix-Tuning. ### Uczenie ze wzmocnieniem W tym paradygmacie LLM pełni rolę agenta, który generuje prompt (akcja), a środowisko zwraca ocenę jakości odpowiedzi (nagroda). Celem jest maksymalizacja łącznej nagrody poprzez znajdowanie optymalnej strategii generowania promptów za pomocą metod uczenia ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-survey_li_2025-2). ## Wyniki i odkrycia Eksperymenty przeprowadzone w ramach oryginalnego badania APE wykazały, że automatycznie wygenerowane instrukcje w większości przypadków przewyższają jakością prompty napisane przez człowieka. - Podczas testowania na 24 zadaniach przetwarzania języka naturalnego (NLP) APE wygenerował prompty, które okazały się **skuteczniejsze od ludzkich w 19 z 24 przypadków**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-ape_zhou_2022-1). - APE zdołał automatycznie „odkryć" skuteczniejsze sformułowanie dla promptingu w stylu Chain-of-Thought. Zamiast standardowej frazy *«Let's think step by step»* (Myślmy krok po kroku), APE wygenerował bardziej rozbudowaną i skuteczną instrukcję: *«Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer»* (Opracujmy to krok po kroku, aby upewnić się, że otrzymamy właściwą odpowiedź). To sformułowanie zwiększyło dokładność rozwiązywania zadań matematycznych na takich zbiorach danych jak MultiArith i GSM8K[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-ape_zhou_2022-1). ## Zastosowania i zalety ### Zastosowania - **Ulepszanie few-shot learning**: Automatyczny dobór optymalnych przykładów i instrukcji. - **Zwiększanie wiarygodności modeli**: APE może być skonfigurowany do wyszukiwania promptów minimalizujących „halucynacje" i maksymalizujących prawdziwość odpowiedzi na benchmarkach takich jak *TruthfulQA*. - **Automatyzacja tworzenia oprogramowania**: Przyspieszenie budowy chatbotów, systemów ekstrakcji informacji i innych aplikacji opartych na LLM[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-mdpi_app-4). ### Zalety - **Skalowalność**: Możliwość automatycznego generowania i oceniania setek i tysięcy promptów bez udziału człowieka. - **Adaptowalność**: Łatwe dostosowywanie LLM do nowych, wąskospecjalistycznych dziedzin. - **Oszczędność zasobów**: Znaczne ograniczenie czasu i nakładu pracy poświęcanych na ręczny dobór promptów. ## Rozwój i powiązane podejścia Koncepcja APE stale się rozwija. Pojawiły się w pełni autonomiczne systemy, takie jak **APET** (*Automatic Prompt Engineering Toolbox*), które pozwalają LLM (np. GPT-4) samodzielnie stosować złożone strategie promptingu (*Expert Prompting*, *Chain of Thought*, *Tree of Thoughts*) i dynamicznie ulepszać instrukcje bez zewnętrznej ingerencji[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_note-apet_kepel_2024-5). APE jest częścią szerszego trendu automatyzacji interakcji z LLM, który obejmuje również: - **AutoPrompt**: Wczesna metoda wykorzystująca przeszukiwanie gradientowe do znajdowania pojedynczych tokenów-„wyzwalaczy". - **OPRO** (*Optimization by PROmpting*): Podejście podobne do APE od DeepMind, również wykorzystujące LLM do optymalizacji promptów. ## Odnośniki - Oficjalna strona projektu Automatic Prompt Engineer (APE) - Artykuł naukowy „Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers" - AutoPrompt (2020). *AutoPrompt – Official GitHub Repository*. GitHub. ## Literatura - 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. ## Przypisy 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-1) [1.2](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-2) [1.3](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#cite_ref-ape_zhou_2022_1-3) [1.4](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#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)_(PL)#cite_ref-survey_li_2025_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Automatic_Prompt_Engineer_(APE)_(PL)#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)_(PL)#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)_(PL)#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)_(PL)#cite_ref-apet_kepel_2024_5-0) Kepel, D. & Valogianni, K. «Autonomous Prompt Engineering in Large Language Models». *arXiv:2407.11000*, 2024. [5]