Qu’est-ce que l’ingénierie rapide ?
L'ingénierie rapide de l'IA est l'art et la science de concevoir les instructions données aux modèles de langage puissants afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles. Pensez-y comme choisir soigneusement vos mots pour guider un ami incroyablement intelligent mais parfois littéral.
Les ingénieurs Prompt utilisent leur compréhension des modèles d'IA et leurs compétences créatives en résolution de problèmes pour créer des invites qui aident ces modèles à générer du texte créatif, à traduire des langues, à écrire différents types de texte et à répondre à vos questions de manière informative.
Comprendre l’IA générative
L’IA générative désigne des systèmes d’intelligence artificielle capables de produire de nouveaux contenus, comme du texte, des images, du son ou d’autres données, sur la base d’un deep learning des modèles et de la structure issus de leur entraînement.
Les aspects clés des solutions d’IA génératives sont qu’elles peuvent créer de nouveaux résultats, plutôt que de se contenter de faire des prédictions ou des classifications sur des informations existantes. Cela contraste avec les modèles plus traditionnels de machine learning.
Les modèles d’IA générative apprennent les modèles et les relations sous-jacents dans leur entraînement, puis utilisent ces connaissances pour générer un nouveau contenu qui ressemble aux informations d’origine. Parmi les types courants d’IA générative figurent des modèles de langage, comme ChatGPT, qui peuvent générer du texte ressemblant à celui d’un être humain, et des modèles de génération d’images, comme DALL-E et Stable Diffusion, qui peuvent créer de nouvelles images à partir de descriptions textuelles.
L’IA générative dispose d’un large éventail d’applications potentielles, de la création au travail créatif en passant par l’augmentation des données et la génération de données synthétiques. Toutefois, cela soulève également des préoccupations concernant des questions telles que les préjugés, le plagiat et le risque d'utilisation abusive.
La technologie de base à l’origine de l’IA générative fait appel à des techniques comme les autocodeurs variationnels, les réseaux antagonistes génératifs et les grands modèles de langage basés sur des architectures de transformateurs. Ces modèles apprennent des représentations efficaces des données d'apprentissage et les utilisent pour produire un nouveau texte.
Différents types de GenAI
Il existe plusieurs types principaux de modèles d’IA générative. Les grands modèles de langage (LLM) sont un type spécialisé d’IA générative axé sur le traitement du langage naturel et la génération de texte, formé sur des ensembles massifs de données de texte pour apprendre les modèles et la structure du langage. Exemples : GPT-4, ChatGPT et Copilot de Microsoft.
Les modèles de génération d’images utilisent des techniques telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles de diffusion pour créer de nouvelles images, entraînées sur de grands ensembles d’images pour comprendre les modèles et caractéristiques visuels. Prenons par exemple DALL-E, Stable Diffusion et Midjourney.
De même, des modèles de génération audio et musicale sont entraînés sur des ensembles de données audio et musicales pour saisir des modèles et des structures sonores. L’IA générative peut également être appliquée à la génération de code, en apprenant à partir de référentiels de code pour générer du nouveau code fonctionnel, ainsi que de la synthèse, ce qui crée des données synthétiques qui imitent les informations du monde réel.
La technologie de base à l’origine de l’IA générative fait appel à des techniques comme les autoencodeurs variationnels, les GAN et les grands modèles de langage basés sur des architectures de transformateurs, qui apprennent des représentations efficaces de l’entraînement et les utilisent pour générer de nouveaux textes. L’IA générative dispose d’un large éventail d’applications potentielles, de la création de contenu et du travail créatif à l’augmentation de l’information et à la génération synthétique, mais elle soulève également des préoccupations concernant les préjugés, le plagiat et une utilisation potentiellement abusive.
Qu'est-ce qu'une invite ?
Une invite est l’instruction ou la requête donnée à un système d’IA génératif pour produire une sortie souhaitée. Les invites peuvent englober plusieurs composants clés :
Instruction de tâche/Question
C'est le cœur de l'invite, qui spécifie l'action ou les informations que l'IA doit fournir, comme « Rédiger un guide sur la façon de faire un pain grillé au fromage ».
Contexte
Des détails supplémentaires sur le travail ou le scénario pour aider à guider la réponse de l'IA, comme « Le lecteur a des outils de cuisine et des ingrédients de base ».
Rôle
La perspective ou la personnalité que l’IA devrait adopter lors de la génération du résultat, par exemple « en tant qu’expert culinaire, fournir des conseils pratiques avec un ton amical ».
Formatage
Instructions sur la façon dont l'IA doit structurer le résultat, comme « Présenter votre guide avec des étapes numérotées ».
Exemples
Fournir des exemples de sorties ou des points de départ pour aider l'IA à comprendre le format et le style souhaités.
La combinaison de ces éléments dans une invite aide à orienter le système d'IA génératif pour produire un résultat pertinent, de haute qualité et adapté qui répond aux besoins et aux préférences spécifiques de l'utilisateur. L’élaboration d’invites efficaces est une compétence clé pour tirer le meilleur parti des technologies d’IA génératives.
Comment les invites s'appliquent-elles aux modules LLM ?
Les invites sont un composant essentiel pour utiliser efficacement de grands modèles de langage comme ChatGPT. Les invites servent d'entrée que le Gestionnaire de ligne de commande utilise pour produire sa réponse. L'invite peut inclure divers éléments tels que l'instruction/la question du travail, le rôle et la mise en forme.
La pratique consistant à créer des invites efficaces est connue sous le nom d'« ingénierie des invites ». Cela implique d’expérimenter différentes structures et composants d’invite afin d’optimiser les résultats de la gestion du cycle de vie des informations. Prompt est une compétence cruciale pour tirer le meilleur parti de modèles tels que ChatGPT.
La récente popularité de ChatGPT a encore souligné l'importance des invites. Au fur et à mesure que de plus en plus de personnes interagissent avec cette puissante LLM, il y a un intérêt croissant à apprendre comment élaborer des invites efficaces pour libérer son plein potentiel.
Les invites permettent aux utilisateurs d'adapter les réponses de ChatGPT à leurs besoins, qu'il s'agisse de générer du contenu, de résoudre des problèmes ou d'explorer des perspectives. En conséquence, l'ingénierie rapide est apparue comme une compétence très recherchée, avec des gens qui cherchent à maîtriser l'art de la stimulation pour maximiser leur productivité et leur créativité avec ChatGPT et d'autres.
En résumé, les invites sont essentielles pour une utilisation efficace des modèles tels que ChatGPT. En comprenant les composants d'une invite et en pratiquant l'ingénierie d'invite, les utilisateurs peuvent orienter ces modèles pour produire des résultats très pertinents et utiles adaptés à leurs besoins.
Pourquoi est-il important d’obtenir le bon message ?
La spécificité mène à la pertinence :
Des invites génériques et larges produiront des résultats génériques et non ciblés. La rédaction d'invites spécifiques qui fournissent des détails clairs sur le travail, le formatage et le ton/la perspective souhaité(e) permet de s'assurer que le résultat de l'IA est très pertinent et adapté aux besoins de l'utilisateur.
Le contexte permet une compréhension nuancée :
Donner au modèle d’IA des informations supplémentaires sur l’invite, comme le public ou l’objectif visé, l’aide à comprendre les nuances de la demande et à générer une réponse plus appropriée.
L'itération déverrouille de meilleures sorties :
L'ingénierie à chaud est un processus itératif. Si l'invite initiale ne produit pas la sortie souhaitée, les utilisateurs doivent essayer de reformuler ou d'ajouter des détails supplémentaires. Cette approche itérative leur permet de guider l’IA vers le rendement optimal.
Libérer tout le potentiel de l’IA :
Une invite efficace est essentielle pour tirer le meilleur parti des outils d’IA génératifs. En élaborant des invites et en les affinant, les utilisateurs peuvent déverrouiller toutes les capacités de ces modèles puissants et obtenir des résultats pertinents et de haute qualité, adaptés à leurs besoins.
En résumé, les résultats de la recherche soulignent qu'il est essentiel de bien réagir, car cela détermine directement la qualité, la pertinence et l'utilité de la réponse de l'IA. L’ingénierie rapide permet aux utilisateurs d’exploiter tout le potentiel des systèmes d’IA génératifs en les guidant vers des résultats qui répondent précisément à leurs besoins.
Avantages d'une ingénierie rapide
L'ingénierie des invites permet aux utilisateurs de créer des invites très spécifiques qui guident les grands modèles de langage afin de produire des réponses adaptées à l'intention exacte de l'utilisateur. En fournissant des instructions détaillées, les invites peuvent détourner le modèle de la production de résultats génériques ou non pertinents et déclencher à la place des réponses qui sont précisément alignées sur les besoins de l'utilisateur. Ce niveau de spécificité est crucial pour les applications où la précision et la pertinence sont primordiales, comme le service client, le support technique ou la création de contenu.
Réduction des malentendus
Des invites mal conçues peuvent conduire les modèles à mal interpréter l'intention de l'utilisateur, ce qui entraîne des réponses qui manquent la cible ou contiennent même des biais ou des inexactitudes préjudiciables. L'ingénierie des invites contribue à atténuer ce risque en veillant à ce que les invites soient claires, non ambiguës et fournissent suffisamment d'informations pour que le modèle comprenne la tâche à accomplir. En réduisant les risques de malentendus, l’ingénierie rapide améliore la fiabilité et la fiabilité des applications alimentées par la gestion du cycle de vie des informations.
Personnalisation des tâches
Les modèles de gestion du cycle de vie des informations sont très polyvalents et peuvent être appliqués à un large éventail de tâches, de la génération de texte écrit à l’analyse de données. L'ingénierie à chaud permet aux utilisateurs d'adapter le comportement du modèle à des domaines ou des cas d'utilisation spécifiques, en s'assurant que les réponses du modèle sont optimisées pour la tâche à accomplir. Cette personnalisation peut impliquer l'ajustement du ton, du style, du niveau de détail ou même de la base de connaissances sous-jacente sur laquelle le modèle s'appuie, ce qui permet d'obtenir des résultats plus pertinents, utiles et alignés sur les besoins de l'utilisateur.
Débloquer des idées inédites
Une ingénierie rapide peut libérer le potentiel créatif des modèles, en leur permettant de produire des idées, des concepts et des solutions innovants qui vont au-delà de leur entraînement. En créant des invites qui encouragent le modèle à explorer des territoires inexplorés, les utilisateurs peuvent stimuler l'imagination du modèle et découvrir des informations inattendues. Cela peut être particulièrement utile dans des domaines tels que la recherche, le développement de produits ou la rédaction créative, où la pensée innovante est très prisée.
Explorer les territoires inexplorés
Les MLL sont formées sur de grandes quantités d’informations, mais leurs connaissances sont en fin de compte limitées par les informations auxquelles elles ont été exposées pendant la formation. L'ingénierie à l'invite permet aux utilisateurs de diriger le modèle au-delà de son entraînement, en l'invitant à établir des connexions et à faire des inférences qui n'ont peut-être pas été explicitement couvertes. Cela peut conduire à la découverte de nouvelles applications, à l'identification de modèles précédemment négligés ou à la génération de solutions uniques à des problèmes complexes.
Expérimentation simplifiée
L’ingénierie à chaud facilite l’expérimentation et l’itération rapides, permettant aux utilisateurs de tester rapidement des approches et d’affiner leurs invites pour obtenir la réponse souhaitée. Ce processus itératif permet l'exploration efficace de diverses variations d'invites, permettant aux utilisateurs d'identifier les invites les plus efficaces pour leurs besoins. Cette approche rationalisée de l’expérimentation peut accélérer considérablement le développement et l’optimisation d’applications reposant sur la gestion du cycle de vie des informations.
Résultats plus rapides
En élaborant des invites précises et bien conçues, les utilisateurs peuvent souvent obtenir la réponse souhaitée à partir d'une gestion du cycle de vie des informations sans avoir besoin d'itérations ou de perfectionnements importants. Cela peut conduire à des gains de temps importants, car le modèle est capable de produire des résultats précis et pertinents plus rapidement. Cette efficacité est particulièrement précieuse dans les applications sensibles au temps ou les scénarios où les temps de réponse rapides sont cruciaux, comme le service client ou la prise de décision en temps réel.
Réduction des besoins de réglage fin
Dans certains cas, une ingénierie rapide et efficace peut éliminer ou réduire la nécessité d'un réglage fin long et coûteux du modèle lui-même. En exploitant les capacités existantes du modèle et en le guidant à travers des invites bien conçues, les utilisateurs peuvent souvent obtenir la réponse souhaitée sans avoir à investir des ressources importantes dans des ajustements spécifiques au modèle. Cela peut conduire à des économies substantielles et rendre les solutions basées sur la gestion du cycle de vie des informations plus accessibles à un plus large éventail d'organisations.
Optimisation des ressources
L'ingénierie à chaud aide les organisations à tirer le meilleur parti de leurs ressources de modèle existantes. En élaborant des invites qui extraient le potentiel maximal du modèle, les utilisateurs peuvent optimiser l'utilisation de leurs investissements dans le modèle, qu'il s'agisse de modèles internes ou de modèles fournis par des fournisseurs tiers. Cette approche peut conduire à un meilleur retour sur investissement et à une meilleure efficacité globale dans le déploiement et la gestion des applications alimentées par LLM.
Comment fonctionne l'ingénierie rapide ?
Comprendre les fondamentaux du TAL et des modèles linguistiques : Maîtrisez les techniques de traitement du langage naturel et les architectures sous-jacentes des grands modèles de langage (LLM).
Proposez des invites spécifiques et détaillées :
Définissez clairement l'instruction ou la question du travail, fournissez des informations pertinentes sur le scénario, le public ou le ton souhaité, et incluez des instructions de formatage sur la façon dont la sortie doit être structurée. Fournissez éventuellement des exemples de sorties ou de points de départ pour guider le modèle.
Testez et itérez sur les invites :
Essayez l'invite sur différents modèles de langage pour voir comment ils répondent, analysez les sorties et identifiez les domaines à améliorer, puis affinez l'invite en la reformulant, en ajoutant plus de détails ou en modifiant la structure. Répétez le processus de test et de perfectionnement jusqu'à ce que le résultat souhaité soit atteint.
Mettre à l'échelle et automatiser les invites :
Découvrez comment généraliser les invites réussies pour des applications plus vastes et étudier des options telles que le chaînage d'invites ou la programmation d'invites pour automatiser la génération d'invites.
Tout au long du processus d'ingénierie rapide, l'ingénieur doit tenir compte de la pertinence, de la clarté, des préjugés et de l'éthique, de l'itération et de l'expérimentation, des compétences techniques et des compétences générales. En suivant ces étapes et en gardant ces considérations à l'esprit, les ingénieurs prompts peuvent libérer tout le potentiel des modèles de langage et produire des résultats très pertinents et personnalisés qui répondent aux besoins de l'utilisateur.
Quels sont les différents types d'ingénierie rapide ?
En considérant les différents types de modèles d'IA, voici comment les options d'ingénierie rapide varient :
Invitation Zero-shot :
Il s'agit du formulaire le plus simple dans lequel vous présentez le modèle avec uniquement une description de tâche, sans exemples. Imaginez que cela signifie « Traduisez cette phrase en espagnol : Le chien a traversé la rue en courant. »
Invite en quelques clics (apprentissage contextuel) :
Vous pouvez compléter la description de la tâche avec quelques exemples pour aider le modèle à identifier des modèles. Par exemple : « Traduire en espagnol : Le chat est noir. -> El gato es negro. Ma maison est rouge. -> Mi casa es roja. Le chien a traversé la rue en courant. -> ? »
Chaîne de pensée (CoT) demandant :
Ici, vous encouragez le modèle à décomposer des problèmes complexes en étapes plus petites, en montrant explicitement son raisonnement. Exemple : « Jean a 5 pommes. Marie lui en donne 3 de plus. Combien de pommes John a-t-il maintenant ? Réfléchissons étape par étape : John commence avec 5 pommes, Mary lui en donne 3 de plus, alors nous ajoutons 3...etc. »
Méta-invite :
Cela implique de créer des invites adaptables qui améliorent leurs instructions au fil du temps, rendant le modèle meilleur à l'auto-amélioration.
Invite négative :
Vous indiquez au modèle ce qu'il ne doit pas inclure dans sa réponse, ce qui est utile pour filtrer la sortie indésirable. Exemple : « Écrivez un poème, mais n'incluez aucune référence aux fleurs. »
La meilleure technique d'ingénierie rapide dépend du type de modèle d'IA. N'oubliez pas que l'ingénierie rapide est à la fois un art et une science. La tâche à accomplir et le modèle d’IA lui-même influenceront la meilleure approche. La qualité des données est importante, en particulier pour l'apprentissage en quelques clics, et un langage précis dans vos invites aide à orienter la sortie.
Exemple d'ingénierie rapide
Lorsqu'on doit élaborer un plan de leçon complet, il est essentiel de fournir au modèle linguistique une structure claire et bien définie à suivre. Plutôt que de la laisser à elle-même, en essayant de deviner le format idéal, votre invite propose un échafaudage de titres de section et de lignes directrices.
Imaginez, si vous voulez, demander un plan de leçon d'algèbre de 45 minutes avec les composants délimités suivants : Objectifs de la leçon, matériel nécessaire, une activité d'échauffement rapide de 10 minutes, 15 minutes d'enseignement direct captivant, 15 minutes de pratique indépendante pour permettre aux étudiants de mettre à l'épreuve leurs compétences nouvellement acquises et, enfin, un billet de sortie succinct pour évaluer l'apprentissage. Cette approche méthodique garantit que le modèle produit un modèle poli, pédagogiquement solide, ne laissant rien au hasard.
Étape par étape
Parfois, une seule invite monolithique peut submerger même le modèle linguistique le plus sophistiqué. Dans de tels cas, un bon ingénieur prompt sait décomposer la tâche en une série d'étapes plus faciles à gérer que l'IA peut aborder une à la fois.
Imaginez, par exemple, demander d'abord un aperçu succinct des concepts clés que les étudiants devraient comprendre pour résoudre des équations linéaires. Une fois ces connaissances fondamentales assurées, l'invite suivante pourrait demander au modèle de décrire un segment d'instruction directe de 15 minutes attrayant pour enseigner ces idées essentielles. Enfin, la dernière étape clé consiste à proposer une activité pratique indépendante de 15 minutes qui permettra aux étudiants d'appliquer leurs connaissances nouvellement acquises.
En guidant le modèle à travers cette séquence soigneusement chorégraphiée, vous vous assurez que chaque pièce du puzzle s'emboîte parfaitement, ce qui donne un plan de leçon complet et bien structuré.
Envisagez d’utiliser un jeu de rôle
Parfois, un petit jeu de rôle peut faire des merveilles en suscitant une réponse vraiment adaptée du modèle linguistique. Imaginez, si vous voulez, demander un plan de leçon sur la représentation graphique d'équations linéaires, mais avec une torsion - vous demandez au modèle de répondre du point de vue d'un professeur de mathématiques expérimenté de 8ème année.
Vous constaterez peut-être que le langage du modèle est imprégné de la sagesse chèrement acquise par un éducateur chevronné. Ses suggestions débordent d'une compréhension de la psychologie de l'adolescent et de la technique pédagogique la plus susceptible de captiver ce public particulier. Finies les platitudes génériques, remplacées par une appréciation nuancée de ce qui va vraiment intéresser et éclairer ces jeunes esprits mathématiques.
Inclure des exemples dans vos invites
Et n'oublions pas la puissance de fournir au modèle linguistique des exemples brillants dont il peut s'inspirer. Imaginons que vous ayez été chargé de créer un plan de leçon sur la représentation graphique de fonctions linéaires, mais que vous dessiniez un espace vide. Pourquoi ne pas proposer au modèle un plan superbement élaboré sur la résolution d'équations quadratiques comme modèle ?
Le modèle peut maintenant disséquer la structure, le contenu et le ton de cet exemplaire, en l'utilisant comme tremplin pour élaborer une leçon tout aussi brillante et efficace sur le sujet souhaité. C'est comme donner à un artiste en herbe un chef-d'œuvre et lui dire : « Allez créer quelque chose d'aussi magnifique ! » Les résultats seront éblouissants.
En adoptant ces diverses options d'ingénierie rapide (des résultats structurés aux invites itératives, en passant par les jeux de rôle et l'inspiration basée sur l'exemple), vous débloquez le véritable potentiel des modèles linguistiques, en apportant des réponses non seulement compétentes, mais positivement captivantes.
