Un prompt peut avoir cinq éléments clés :

1. Entrée ou Contexte : Cela fournit des informations ou des données supplémentaires qui peuvent aider le modèle à mieux comprendre la tâche.
2. Instructions : Des instructions claires et concises sur ce que le modèle doit faire, comme "Traduisez la phrase suivante de l'anglais à l'allemand".
3. Questions : Des questions spécifiques auxquelles le modèle doit répondre, comme "Quelle est le sens de la vie ?"
4. Exemples : Des exemples de sorties ou de conversations qui démontrent le format souhaité, également connus sous le nom d'"apprentissage par quelques exemples".
5. Format de sortie souhaité : Spécifier le format de sortie attendu, comme une réponse courte ou une explication plus longue.

Tous les éléments ne doivent pas être présents dans un prompt. Cependant, inclure au moins une instruction ou une question est essentiel pour guider la réponse du modèle.

En comprenant et en exploitant ces éléments de prompt, vous pouvez débloquer tout le potentiel des modèles de langage à grande échelle et obtenir les meilleurs résultats pour vos tâches.

L'ingénierie de prompt est une technique puissante qui vous permet de tirer parti des capacités des modèles de langage à grande échelle (LLM) pour réaliser une grande variété de tâches. De la résumé à la classification, en passant par la traduction, la génération de texte et même la création d'images, l'ingénierie de prompt ouvre un monde de possibilités.

Explorons quelques-uns des cas d'utilisation les plus courants de l'ingénierie de prompt :

1. Résumé : Concevez des prompts qui demandent au modèle de résumer un texte donné, en capturant les points clés et les informations essentielles.

2. Classification de texte : Incitez le modèle à classer un texte dans des catégories prédéfinies, comme la finance, les sports ou l'éducation.

3. Traduction : Fournissez des prompts qui dirigent le modèle pour traduire un texte d'une langue à une autre, permettant une communication transparente entre les langues.

4. Génération et complétion de texte : Exploitez les prompts pour initier la génération ou la complétion de texte, permettant au modèle de poursuivre une phrase ou un paragraphe de manière cohérente et contextuelle.

5. Questions-réponses : Incitez le modèle avec des questions, générales ou basées sur des entrées spécifiques, et recevez des réponses précises et informatives.

6. Coaching et idéation : Incitez le modèle à fournir des suggestions, des commentaires ou des idées créatives, comme pour améliorer un script ou générer des noms pour une boutique de crème glacée.

7. Génération d'images : Avec l'avènement des modèles multimodaux, l'ingénierie de prompt peut maintenant s'étendre à la création d'images, où vous pouvez demander au modèle de générer des visuels en fonction de vos descriptions.

En comprenant ces cas d'utilisation diversifiés, vous pouvez débloquer tout le potentiel de l'ingénierie de prompt et l'appliquer à une grande variété de tâches, en adaptant les prompts à vos besoins et résultats spécifiques.

N'oubliez pas que la clé d'une ingénierie de prompt efficace réside dans des prompts clairs, concis et bien structurés qui fournissent le contexte et les instructions nécessaires au modèle de langage. Expérimentez avec différentes approches, exploitez les exemples et itérez sur vos prompts pour obtenir les meilleurs résultats.

La clé pour débloquer tout le potentiel des modèles de langage à grande échelle réside dans l'art de l'ingénierie de prompt. En comprenant les éléments fondamentaux d'un prompt et en appliquant des techniques stratégiques, vous pouvez améliorer de manière significative la qualité et la pertinence des sorties du modèle.

Au cœur d'un prompt se trouvent cinq éléments essentiels : l'entrée ou le contexte, les instructions, les questions, les exemples et le format de sortie souhaité. Bien que tous les éléments ne doivent pas être présents, l'incorporation d'au moins une instruction ou d'une question est essentielle pour guider la réponse du modèle.

Pour maximiser l'efficacité de vos prompts, tenez compte des conseils suivants :

1. Clarté et concision : Efforcez-vous d'avoir des instructions ou des questions directes et sans ambiguïté. Évitez la verbosité inutile et visez un libellé clair et concis.

2. Contexte pertinent : Fournissez toute information ou donnée pertinente qui peut aider le modèle à mieux comprendre et répondre à votre prompt.

3. Exploitation des exemples : Incorporez des exemples, appelés apprentissage par quelques exemples, pour démontrer le format et la structure de sortie souhaités.

4. Spécification du format de sortie : Définissez clairement le format de sortie souhaité, comme une réponse courte, une explication détaillée ou un style spécifique.

5. Encourager la factualité : Incitez le modèle à s'appuyer sur des sources fiables et à éviter les hallucinations en demandant explicitement des réponses factuelles.

6. Aligner les prompts avec les tâches : Assurez-vous que les instructions de votre prompt s'alignent sur la tâche spécifique ou le résultat souhaité, comme une conversation d'assistance clientèle utile.

7. Explorer les prompts basés sur des personnages : Expérimentez avec différents personnages, comme un expert compétent ou un assistant amical, pour obtenir des réponses plus adaptées.

Au-delà de ces lignes directrices générales, vous pouvez également appliquer des techniques de prompt spécifiques pour affiner davantage la sortie :

• Contrôle de la longueur : Spécifier la longueur souhaitée de la réponse, comme un résumé de 150 mots.
• Contrôle du ton et du style : Demander au modèle de générer une réponse polie, formelle ou conversationnelle.
• Prompts spécifiques à l'audience : Adapter le prompt à un public spécifique, comme expliquer un concept à un enfant.
• Chaîne de pensée : Fournir un processus étape par étape pour guider le raisonnement du modèle et obtenir la bonne réponse.

N'oubliez pas que trouver le prompt optimal implique souvent un processus itératif. Expérimentez avec différentes variations, observez les résultats et affinez votre approche jusqu'à ce que vous obteniez les résultats souhaités.

En maîtrisant l'art de l'ingénierie de prompt, vous débloquerez le véritable potentiel des modèles de langage à grande échelle, vous permettant de générer des réponses de haute qualité, pertinentes et adaptées à une grande variété d'applications.

La clé pour obtenir les meilleurs résultats des modèles de langage à grande échelle réside dans l'art de l'ingénierie de prompt. En comprenant les éléments d'un prompt et en exploitant diverses techniques de prompt, vous pouvez exercer un contrôle précis sur la sortie du modèle.

Un prompt peut être composé de cinq éléments principaux : l'entrée ou le contexte, les instructions, les questions, les exemples et le format de sortie souhaité. Bien que tous les éléments ne soient pas nécessaires, l'inclusion d'au moins une instruction ou d'une question est essentielle pour guider la réponse du modèle.

L'ingénierie de prompt a une grande variété de cas d'utilisation, notamment le résumé, la classification, la traduction, la génération de texte, les questions-réponses, le coaching et même la génération d'images. En suivant les meilleures pratiques, comme être clair et concis, fournir un contexte pertinent et spécifier le format de sortie souhaité, vous pouvez améliorer de manière significative la qualité et la pertinence des réponses du modèle.

Pour améliorer davantage vos prompts, envisagez d'appliquer des techniques spécifiques comme le contrôle de la longueur, le contrôle du ton, le contrôle du style, le contrôle de l'audience, le contrôle du contexte et le guidage basé sur des scénarios. De plus, la puissante méthode de prompt "Chaîne de pensée" peut aider le modèle à démontrer son processus de raisonnement étape par étape, conduisant à des sorties plus précises et explicables.

Pour éviter les hallucinations, vous pouvez demander au modèle de ne répondre que s'il est confiant dans la réponse, ou de fournir des citations pertinentes du texte d'entrée pour étayer ses affirmations. D'autres astuces, comme donner au modèle le temps de réfléchir, décomposer les tâches complexes en sous-tâches et vérifier la compréhension du modèle, peuvent également contribuer à des résultats plus fiables et dignes de confiance.

Enfin, n'oubliez pas que l'ingénierie de prompt implique souvent un processus itératif. Essayez différents prompts, expérimentez avec diverses personnalités et ajustez le niveau de concision ou de détail pour trouver le prompt optimal pour votre cas d'utilisation spécifique.

En maîtrisant ces techniques d'ingénierie de prompt, vous serez en mesure de débloquer tout le potentiel des modèles de langage à grande échelle et d'exercer un contrôle précis sur leurs sorties, adaptées à vos besoins uniques.

Voici quelques astuces cool que vous pouvez essayer pour améliorer la sortie de vos prompts :

1. Laissez le modèle dire "Je ne sais pas" : Vous pouvez dire explicitement au modèle de ne répondre que s'il connaît la réponse, et sinon de dire "Je ne sais pas". Cela peut aider à prévenir les hallucinations.

2. Donnez au modèle le temps de réfléchir : Prévoyez un espace pour que le modèle puisse consigner les citations ou le contenu pertinents avant de répondre à votre question. Cela lui permet de rassembler ses pensées avant de répondre.

3. Décomposez les tâches complexes en sous-tâches : Énumérez explicitement les étapes que le modèle doit suivre pour accomplir une tâche complexe. Cela peut aider à guider la réflexion du modèle.

4. Vérifiez la compréhension du modèle : Après avoir fourni votre prompt, demandez au modèle s'il comprend les instructions. Cela peut garantir que le modèle est sur la bonne voie avant de générer une réponse.

Ces techniques peuvent vous aider à obtenir des sorties plus fiables et contrôlées des modèles de langage à grande échelle. N'oubliez pas d'expérimenter et d'itérer pour trouver les meilleurs prompts pour vos cas d'utilisation.

La conception de prompts efficaces est un processus itératif qui nécessite de l'expérimentation et du raffinement. Voici quelques stratégies clés pour vous aider à itérer et à optimiser vos prompts :

1. Essayez différents prompts : Le meilleur prompt pour votre tâche peut ne pas être évident dès la première tentative. Expérimentez avec différentes formulations, structures et approches pour trouver ce qui fonctionne le mieux.

2. Combinez instructions et exemples : Lors de l'apprentissage par quelques exemples, essayez d'inclure des instructions directes aux côtés des exemples. Cela peut aider le modèle à mieux comprendre le format de sortie souhaité.

3. Ajuster la concision : Reformulez vos instructions directes pour qu'elles soient plus ou moins concises. Trouver le bon équilibre peut améliorer la compréhension du modèle.

4. Explorer différents personnages : Essayez d'appliquer diverses personnalités ou tons pour voir comment cela affecte le style et la qualité des réponses du modèle.

5. Faire varier la quantité d'exemples : Expérimentez en fournissant plus ou moins d'exemples dans vos prompts par quelques exemples pour déterminer le nombre optimal pour votre tâche.

6. Vérifier la compréhension : Incorporez une étape pour vérifier explicitement si le modèle comprend les instructions avant de fournir la réponse finale.

7. Décomposer les tâches complexes : Divisez les tâches complexes en sous-tâches plus petites et plus gérables pour guider le modèle à travers le processus de résolution de problèmes.

8. Laisser le temps de réfléchir : Donnez de l'espace au modèle pour traiter le prompt et extraire les informations pertinentes avant de générer la réponse finale.

9. Empêcher les hallucinations : Instruisez explicitement le modèle de ne fournir que les réponses dont il est sûr et de s'abstenir de créer des informations.

En itérant sur ces stratégies, vous pouvez affiner et optimiser vos prompts pour atteindre de manière cohérente les résultats souhaités lors de l'utilisation de modèles de langage à grande échelle.

En conclusion, gardez à l'esprit les éléments d'un prompt et connaissez les cas d'utilisation. Ensuite, appliquez les conseils de base qui ont été présentés, comme :

• Essayez d'être le plus clair et concis possible
• Fournissez des informations ou des données pertinentes comme contexte
• Incluez des exemples en utilisant l'apprentissage par quelques exemples
• Spécifiez le format de sortie souhaité
• Encouragez le modèle à être factuel

De plus, appliquez les techniques de prompt spécifiques mentionnées pour contrôler la sortie, comme :

• Contrôle de la longueur
• Contrôle du ton
• Contrô