TEHNologia: De la ingenierie a prompt la la inginerie a buclu

În ultimii trei ani, instrumentele de inteligență artificială generativă au evoluat atât de rapid, încât chiar și ingineria de prompts pare să fie o practică a trecutului. În trecut, utilizatorii trebuiau să examineze detaliat instrucțiunile date modelelor de limbaj natural (LLM), indiferent de compania din care depindeau. Acum, experții susțin că ingineria de prompts a fost pusă în umbră, în timp ce tendința este ceea ce se numește inginerie a buclelor, o specie de buclu care permite agenților autonomi să rezolve singuri problemele lor, fără a necesita întotdeauna prezența unui om.

TEHNologia: De la ingenierie a prompt la la inginerie a buclu

Un inginer de la Netflix a creat instrumentul definitiv pentru a economisi tokeni. "Este o modalitate de a învăța o inteligență artificială să lucreze pașaport: analizează ce are de făcut, acționează, verifică rezultatul și repetă până la terminarea corectă a taskului sau până la atingerea numărului maxim de încercări stabilite", explică Omar Martínez, CTO-ul companiei tehnologice SDi.

În română, această nouă modalitate se traduce ca inginerie a buclelor și vizează direct să înlocuiască nevoia ca un om să dea instrucțiuni LLM-ului pentru ca acesta să poată acționa singur, autonom, un obiectiv verificabil. În iunie, chiar personalități importante din sector, cum ar fi Boris Cherny, responsabil de Claude Code la Anthropic, au asigurat că nu introducea prompts în Claude, ci avea diferite bucle în execuție. Un nou paradigma care pare a fi viitorul agenților autonomi.

De la instrucțiuni statice la un model care se auto-corectează

Diferența tehnică este destul de clară între ingineria de prompts și ingineria a buclelor, deoarece în primul caz, instrucțiunile sunt statice, în timp ce un buclu permite corectarea instrucțiunilor în timp de mers fără a trebui să revizuiți constant promptul. "Prompt engineering se concentrează pe formularea bine a unei cereri pentru a obține o răspuns bună într-un moment dat specific. Ingineria a buclelor merge un pas mai departe: caută să facă inteligenta artificială capabilă să progreseze asupra unei task, să evalueze ceea ce a făcut, să corecteze erorile și să continue până la obținerea unui rezultat valabil", explică Martínez.

Este unul dintre cele mai mari schimbări din ultimii timpuri. Dacă înainte IA se concentra pe a prevedea următorul pas, acum este capabilă să planifice, să evalueze alternative și să elimine drumurile care ar putea duce la erori. Există chiar și studii care au analizat fiabilitatea răspunsurilor modelelor cunoscute precum GPT, cum ar fi cel al lui AlphaCodium: cu un prompt, acest LLM oferea o precizie de 19%; cu un buclu, performanța a crescut până la 44%, o diferență destul de notabilă. Acesta reprezintă un creștere de 131% în precizia aceluiași model, astfel că fiabilitatea nu depinde de LLM în sine, ci de acest tip de inginerie.