Le prompt engineering joue un rôle capital dans la génération de contenu grâce à l'intelligence artificielle. Il vise cependant à améliorer la performance des modèles de langage.
Plusieurs éléments des grands modèles de langage tels que GPT-3 d'OpenAI, dont les réseaux de neurones seront impactés par le prompt engineering. Cette approche a alors pour objectif de fournir des instructions spécifiques lors de la génération de texte, d'image, ou tout autre type de contenu à l'aide de l'IA. Nous avons cependant créé ce dossier pour vous expliquer en détail ce qu'est le prompt engineering. Nous allons également essayer de comprendre son importance dans l'intelligence artificielle avant de vous donner quelques exemples de l'utilisation de cette technique.
Qu'est-ce que le prompt engineering ?
Le prompt engineering, également connu sous le nom de prompt crafting ou de prompt design, fait référence à la pratique de formuler des instructions ou des questions spécifiques pour orienter les modèles de langage, ainsi que les chatbots lorsqu'ils sont utilisés pour générer du texte, des images, ou des codes. Ces instructions sont fournies en tant qu'entrée initiale au modèle, influençant ainsi son comportement et améliorant sa capacité à générer du contenu de meilleure qualité.
Importance du Prompt Engineering dans l'Intelligence Artificielle
Le prompt engineering offre plusieurs possibilités quant à l'utilisation de l'intelligence artificielle, que ce soit pour une utilisation individuelle ou professionnelle.
Contrôle de la sortie
Les modèles de langage peuvent générer du texte de manière créative. Ils peuvent également produire des résultats indésirables ou inappropriés. Mais grâce au prompt engineering, les utilisateurs ont la possibilité de contrôler la sortie des modèles. Cela en leur fournissant des instructions spécifiques telles qu'un prompt bien rédigé. Il est aussi possible de guider le modèle pour qu'il puisse générer des réponses factuelles plutôt que de simples spéculations.
Des résultats plus pertinents
Si vous arrivez à rédiger votre prompt selon les règles, vous pouvez orienter le modèle vers le type de contenu que vous souhaitez générer. Le domaine de la médecine illustre avec perfection cette hypothèse. Le médecin traitant peut par exemple fournir un prompt incluant des symptômes pour que le modèle puisse générer des informations, voire des renseignements médicaux mieux ciblées par rapport à la maladie.
Éviter les subtilités
Les modèles de langage peuvent être sensibles aux biais présents dans les données servant à leur formation. C'est un défaut qui peut impacter de manière significative leur capacité à générer les textes. Le prompt engineering permet alors de réduire les subtilités et de d'avoir un meilleur équilibre entre l'entrée et la sortie.
Adaptation des grands modèles de langage à des tâches spécifiques
Enfin, le prompt engineering est une technique qui permet d'adapter les grands modèles de langage à des tâches spécifiques. C'est ainsi que l'on peut lui attribuer des tâches bien précises. À savoir la traduction, la génération de code, la réponse à des questions, entre autres. À ce titre, pour les IA génératives, chaque prompt doit décrire la tâche qu'il doit effectuer et doit commencer par un verbe d'action : rédiger, traduire, écrire, expliquer, donner, reformuler, créer, etc.
Comment rédiger des invites avec le prompt engineering ?
Bien rédiger vos invites est la seule manière d'obtenir des résultats correspondant à vos besoins. Alors comment faire avec le prompt engineering ?
Des invites claires et concises
Les invites doivent être claires et concises. Évitez les invites généralisées ou ambiguës sinon, vous risquez d'obtenir des textes moins précises. Voici un exemple : vous pouvez bel et bien rédiger un prompt de type : “ expliques-moi ce qu'est une pizza”, vous pouvez écrire “ donnes-moi les meilleurs ingrédients pour faire une pizza et expliques-moi les étapes à suivre la préparer ”.
Contextualisation
Il est essentiel de fournir suffisamment de contexte dans les invites. Les modèles de langage n'ont pas de connaissances préalables, il est donc important de leur donner les informations nécessaires pour générer une réponse pertinente. Par exemple, pour obtenir une réponse précise à la question « Quelle est la capitale de la France ? », il est préférable de fournir l'invite complète « Quelle est la capitale de la France ? Répondez avec un seul mot. »
Structurer vos invites
Une autre astuce qui peut être avantageuse lors de la rédaction de vos invites : les structurer pour guider le modèle dans sa réponse. Par exemple, pour demander une comparaison entre deux choses, l'invite peut être formulée comme suit : « Comparez et contrastez les avantages et les inconvénients de l'énergie solaire et de l'énergie éolienne. »
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Contrôle de la longueur
La longueur de l'invite peut influencer celle de la réponse générée. Si une réponse plus concise est souhaitée, l'invite doit être formulée de manière à suggérer une réponse plus brève. Par exemple, une invite telle que « Résumez l'article en une seule phrase » incitera le modèle à générer une réponse concise.
Des exemples de l'utilisation du prompt engineering selon le type de contenu à générer
Pour la génération de texte :
- Expliquez la distinction entre l'IA générative et l'IA traditionnelle.
- Proposez 10 titres convaincants pour illustrer les cas d'utilisation les plus performants de l'IA générative dans le monde des affaires.
- Élaborez les principaux arguments d'un article mettant en avant les avantages du marketing basé sur l'IA générative.
- Produisez un contenu de 300 mots pour chaque section de l'article.
- Créez des titres accrocheurs pour chaque section.
- Rédigez une description de produit de 100 mots pour ProductXYZ dans cinq styles différents.
- Définissez l'ingénierie rapide en utilisant le pentamètre iambique dans le style de Shakespeare.
Dans l'écriture de code :
- Implémentez une fonction qui transforme les noms d'objets en code ASCII, agissant en tant qu'artiste ASCII.
- Identifiez les erreurs présentes dans l'extrait de code suivant.
- Écrivez une fonction qui multiplie deux nombres et renvoie le résultat.
- Créez une API REST de base en Python.
- Quelle est la fonctionnalité du code suivant ?
- Simplifiez le code ci-dessous.
- Poursuivez le développement du code suivant.
Génération d'images :
- Créez une représentation d'un chien portant des lunettes de soleil et un chapeau dans le style de Salvador Dali, dans une voiture.
- Produisez une image d'un lézard sur la plage dans un style rappelant l'art de l'argile.
- Capturez un homme utilisant un téléphone dans le métro, en résolution 4K avec un effet bokeh.
- Concevez une illustration d'autocollant représentant une femme buvant du café à une table avec une nappe à carreaux.
- Réalisez une photographie d'une forêt tropicale avec un éclairage cinématographique et une mise en valeur de la nature.
- Créez une image en vue subjective montrant des nuages orange lors d'un lever de soleil.
Comment devenir prompt engineer ?
Plusieurs étapes sont nécessaires pour devenir prompt engineer. En voici quelques unes :
Formation en intelligence artificielle (IA)
Acquérir une solide compréhension des concepts et techniques de base de l'IA est essentiel. Suivre des cours en ligne, des programmes de certification ou obtenir un diplôme dans le domaine de l'IA peut vous fournir les connaissances nécessaires.
Apprentissage des modèles de langage
Les modèles de langage sont au cœur du prompt engineering. Familiarisez-vous avec ces modèles, leur fonctionnement, leurs avantages et leurs limites. Explorez les travaux de recherche, les tutoriels et les documentations pour approfondir votre compréhension.
Pratique de l'utilisation des modèles de langage
Expérimentez avec des modèles de langage existants en utilisant des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou PyTorch. Essayez différentes techniques de prompt engineering pour observer comment elles influencent la sortie du modèle.
Maîtrise du langage naturel :
La capacité à comprendre et à formuler des instructions claires et précises est cruciale pour le prompt engineering. Développez vos compétences en langage naturel, en étudiant la sémantique, la syntaxe et la pragmatique.
Analyse des données :
Le prompt engineering nécessite souvent une compréhension approfondie des données d'entraînement. Apprenez à analyser les données, à identifier les biais potentiels et à sélectionner les exemples pertinents pour formuler des invites efficaces.
Expérimentation et itération :
La pratique et l'expérimentation sont essentielles pour devenir un prompt engineer compétent. Testez différentes stratégies de prompt engineering, évaluez les résultats et ajustez votre approche en fonction des observations.
Suivre les avancées dans le domaine :
L'IA évolue rapidement, et de nouvelles recherches et techniques émergent constamment. Restez à jour en suivant les publications, les conférences et les blogs dans le domaine de l'IA pour être informé des dernières avancées et des bonnes pratiques du prompt engineering.
Collaboration et partage de connaissances :
Rejoignez des communautés en ligne, participez à des forums de discussion ou à des groupes de recherche pour interagir avec d'autres professionnels de l'IA. Échangez des idées, partagez vos expériences et collaborez sur des projets pour renforcer vos compétences en prompt engineering.
En résumé, devenir prompt engineer nécessite une solide compréhension de l'IA, des modèles de langage et des techniques de prompt engineering, ainsi que des compétences en langage naturel et en analyse des données. La pratique régulière, l'apprentissage continu et l'engagement dans la communauté de l'IA vous aideront à développer votre expertise en prompt engineering.
Conclusion
Le prompt engineering est un aspect crucial de l'intelligence artificielle, offrant un moyen de mieux contrôler les modèles de langage et d'orienter leur production de texte. En fournissant des instructions spécifiques, le prompt engineering permet d'améliorer la pertinence, de réduire le biais et d'adapter les modèles à des tâches spécifiques. La rédaction soigneuse des invites est essentielle pour maximiser les résultats du prompt engineering. En pratiquant une rédaction précise et contextuelle, il est possible d'exploiter tout le potentiel des modèles de langage dans des applications variées.
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