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Vous prenez votre tasse de café du matin et votre esprit se précipite sur les tâches d'écriture de la journée. Le rapport d'activité attendu. Un ensemble de directives de service à la clientèle à rédiger, qui n'a que trop tardé. Et cette idée d'article humoristique à laquelle vous avez pensé ? Face à une telle charge de travail, vos capacités intellectuelles s'amenuisent. Mais vous pouvez multiplier votre productivité potentielle par 10, voire par 100, en faisant travailler un grand modèle de langage (LLM) de pointe à votre place, grâce à des messages-guides compétents.
"L'incitation active tout ce que le modèle produit ensuite", souligne Scott Count, Ph.D., chercheur principal chez Anthropic, créateurs de l'assistant d'IA constitutionnel Claude. "Avec la bonne stratégie d'incitation, plus de 50 % des incitations produiront de manière fiable d'excellents résultats en matière de LLM. Nous décomposons les aspects clés de l'incitation pour maximiser les résultats, de médiocres à excellents.
Le pouvoir de l'apprêt (le priming)
Tout comme l'apprêt prépare les maisons à la peinture, les messages-guides doivent préparer les MFR aux tâches à venir en les mettant dans le bon état d'esprit à l'avance. En faisant précéder les messages-guides d'instructions explicites telles que "Rédigez un contenu utile et informatif" ou "Utilisez un vocabulaire simple et fournissez un contexte général pour les concepts avant d'en discuter", vous chargez le modèle d'attentes claires avant qu'il ne génère un seul mot.
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Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) s'est retrouvée sous les feux de la rampe. Des technologies telles que les grands modèles de langage (LLM) - des programmes informatiques formés sur de vastes ensembles de données textuelles - peuvent désormais tenir des conversations étonnamment humaines. Depuis l'avènement de l'ère informatique, peu de développements ont autant captivé l'imagination du public. Pourtant, les rouages internes qui alimentent ces réponses intelligentes restent obscurs pour la plupart des utilisateurs occasionnels.
En réalité, obtenir les réponses les plus pertinentes, les plus nuancées et les plus utiles de la part des systèmes d'IA est un art en soi. La clé réside dans l'incitation minutieuse - l'amorçage du modèle avec une orientation intentionnelle avant de poser des questions complexes. Ce processus prépare le terrain pour que l'IA puise précisément dans les domaines pertinents de ses vastes banques de données.
L'amorçage s'apparente à l'ajustement des paramètres d'un puissant télescope, l'alignant correctement pour obtenir une image nette d'une étoile lointaine. Sans le bon étalonnage et les bonnes coordonnées, même le télescope le plus performant est inutilisable. De la même manière, l'amorçage établit le contexte et les attentes, ce qui permet au modèle d'IA de configurer ses réponses de manière appropriée.
Cet article propose un guide complet sur l'amorçage efficace des modèles d'IA. Il explique ce qu'est l'amorçage, pourquoi il est important et, surtout, comment vous pouvez utiliser ces techniques pour libérer tout le potentiel de votre assistant numérique.
Lire la suite : L'art d'exploiter pleinement le potentiel de votre assistant numérique
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Alors que les grands modèles de langage tels que ChatGPT font l'objet d'une grande attention, l'optimisation des messages-guides pour guider leurs réponses devient un domaine d'intérêt important. Un article récent rédigé par des chercheurs de l'université Mohamed bin Zayed d'IA apporte une contribution significative en exposant les principes d'un guidage plus efficace des messages-guides sur la base d'expériences approfondies. Dans cet article, j'aimerais passer brièvement en revue leur travail et offrir quelques perspectives sur les implications des meilleures pratiques qu'ils proposent pour l'ingénierie des messages-guides. J'apprécie la rigueur et l'exhaustivité qui sous-tendent la formulation de ces principes pour obtenir de meilleures performances des modèles.
Mon intention n'est pas de me positionner en tant qu'expert, mais plutôt de réfléchir, en tant qu'observateur intéressé, à la manière dont ces idées pourraient améliorer l'interaction entre l'homme et l'intelligence artificielle en rendant la programmation des messages-guides plus structurée. La possibilité d'obtenir de meilleures réponses de la part des modèles existants simplement grâce à la conception des messages-guides est très prometteuse. En partageant les messages-guides de manière plus judicieuse en tant qu'utilisateurs, nous pouvons probablement exploiter davantage l'utilité des modèles de langage d'une manière éthique.
Lire la suite : Apprendre à l'IA à écouter : L'art de l'ingénierie des prompts