Некоторые ключевые различия между промпт-инжинирингом и традиционным программированием:

1. Подход к решению задач. 3 Традиционное программирование сосредоточено на создании точных инструкций для компьютера. 3 Разработчик пишет код, в котором задаются все шаги для задачи: от алгоритма до конкретных операций. 3 В отличие от этого, промпт-инжиниринг предполагает взаимодействие с уже готовой моделью искусственного интеллекта, которая самостоятельно выполняет сложные вычисления. 3 Пользователь лишь формулирует запрос (промпт) и задаёт нужные параметры. 3
2. Используемые инструменты. 3 Традиционное программирование требует интегрированной среды разработки, знаний языков программирования и навыков работы с библиотеками или API. 3 Промпт-инжиниринг, напротив, работает на использовании готовых платформ и моделей, таких как ChatGPT, DALL-E или другие ИИ-инструменты. 3
3. Скорость разработки. 3 Написание кода в традиционном программировании может занимать дни или недели, особенно если речь идёт о сложных проектах. 3 Промпт-инжиниринг получает результат практически мгновенно: пользователь вводит запрос, и модель сразу предоставляет ответ или решение. 3
4. Требуемые компетенции. 3 Для традиционного программирования нужны глубокие технические знания: понимание алгоритмов, владение синтаксисом языка, умение оптимизировать производительность кода. 3 Промпт-инжиниринг, напротив, делает технологии искусственного интеллекта доступными даже для тех, кто не обладает технической подготовкой. 3 Основной навык здесь — умение чётко формулировать запросы, а также понимать, какие задачи будет решать модель. 3
5. Гибкость и масштабируемость. 3 Традиционное программирование предоставляет больше контроля над процессом разработки, что особенно важно для проектов, требующих высокой точности и кастомизации. 3 Однако промпт-инжиниринг выигрывает в гибкости, особенно при работе с задачами, которые требуют быстрого прототипирования или анализа. 3

Несмотря на эти различия, промпт-инжиниринг и традиционное программирование не являются взаимоисключающими. 1 Напротив, они часто дополняют друг друга, позволяя создавать более мощные и гибкие системы искусственного интеллекта. 1