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.
Les invites d'amorçage vous permettent également d'adapter le ton du modèle en fonction des besoins, de la sévérité à l'humour. Commencer une question humoristique par "Répondez d'une voix enjouée et plaisante..." permet de laisser libre cours à la bêtise. En revanche, les questions sérieuses bénéficient souvent d'un amorçage préalable de la sincérité.
L'amorçage établit un objectif de sortie pour les LLM, réduisant ainsi la probabilité d'échecs initiaux nécessitant un recalibrage des résultats.
Prudence phraséologique
Avez-vous déjà envoyé un message texte bien intentionné dont l'ambiguïté involontaire a déclenché un drame involontaire ? L'incertitude inhérente à l'interprétation des langues est également un problème pour les gestionnaires de l'apprentissage tout au long de la vie. Mais les principes de la phraséologie rapide permettent d'éviter les malentendus :
- Simplifier les phrases environnantes pour mettre en évidence les demandes centrales plutôt que de les enfouir dans de longs contextes, afin de minimiser la confusion.
Utiliser la voix active et une formulation positive pour que les modèles comprennent exactement ce qu'il faut faire, et pas seulement ce qu'il faut éviter, afin d'atténuer les résultats contradictoires. - Préciser d'emblée les contraintes, telles que les limites de mots ou les types de contenu interdits, et fournir des garde-fous créatifs appropriés.
Équilibrer la spécificité de la qualité, de la structure et des sources attendues avec une formulation ouverte qui laisse de la place aux idées indépendantes.
Une telle formulation judicieuse permet aux MLD de mettre en valeur leurs points forts, plutôt que de trébucher sur des obstacles cachés dans les messages-guides.
Montrer l'exemple
Rares sont les questions qui se suffisent à elles-mêmes. Fournir des exemples illustratifs reste essentiel. L'élaboration d'échantillons représentatifs de réponses démontre les normes de réponse mieux que n'importe quelle ligne directrice descriptive ne pourrait le faire. Traitez les exemples comme des aides visuelles fondamentales qui ancrent l'apprentissage pour les gestionnaires de l'éducation et de la formation tout au long de la vie.
Idéalement, fournissez 2 à 4 exemples de résultats par type de demande, suffisamment pour montrer une variété de résultats solides sans submerger les MFR avec des données excessives. Veillez toutefois à ce que des exemples choisis avec soin ou simplistes ne déforment pas les attentes réelles, ce qui conduirait à la désillusion du destinataire lorsque la maîtrise promise s'avère insuffisante. Les échantillons doivent illustrer des compétences réalisables mais ambitieuses.
Plus important encore, les exemples sélectionnés doivent être judicieusement retenus pour servir de normes de test afin de valider les compétences des MFR sur les tâches demandées, ce qui permet d'éviter un mimétisme trop adapté sans compréhension solide. Ce n'est qu'en confirmant la qualité de la performance sur des exemples complètement invisibles que l'on peut légitimement revendiquer la compétence de l'utilisateur.
Avantages
L'amorçage, la formulation réfléchie et la démonstration à l'aide d'exemples de réponses rendent la communication des comportements souhaités aux MFR nettement plus réalisable. Ensemble, ces ingrédients de l'invite permettent d'accéder à des essais, des codes, de la musique, des dessins et bien d'autres choses encore, générés par le modèle, et ce, à la demande. Même les tâches épineuses telles que l'analyse équilibrée des politiques ou les toasts portés lors d'un dîner à des parents perdus de vue depuis longtemps deviennent raisonnablement accessibles avec les protocoles d'incitation adéquats.
Un tel succès témoigne des aptitudes sous-jacentes du LLM qui ne demandent qu'à être libérées grâce à une maîtrise rapide. "Je suis encore choquée lorsque je vois une invite bien conçue produire un sonnet digne de Shakespeare dès le premier essai - le potentiel créatif que l'invite met sous notre contrôle reste magique à mes yeux", déclare Elise Nix, chercheuse à Anthropic. La possibilité d'utiliser des messages-guides élargit considérablement les possibilités offertes par les LLM.
Les inconvénients
Cependant, le fait de donner aux LLM le pouvoir de produire des contenus potentiellement nuisibles, trompeurs ou simplement non pertinents soulève également des préoccupations sociétales, notamment en raison de la tendance des modèles à hériter de préjugés et à les renforcer. Bien rédiger les messages-guides est donc étroitement lié au fait de les rédiger de manière responsable.
Thomas Mitchell, chercheur à Anthropic, conseille aux créateurs de messages-guides d'être "conscients des préjudices potentiels du modèle et d'envisager d'ajouter des garde-fous tels que des amorces de sincérité ou des classifications d'avertissement, si nécessaire, en fonction des sujets traités". Les messages-guides doivent également être vérifiés pour détecter les stéréotypes nuisibles ou les informations erronées. Par essence, un système d'incitation perfectionné exige une éthique perfectionnée.
Certaines applications présentent également des limites. Comme l'explique le Dr Nix, "les tâches hautement ouvertes et subjectives, telles que la composition musicale ou l'élaboration de romans, sont actuellement une source de frustration pour les méthodes d'incitation standard. La définition exacte de la "réussite" devient un défi. Les domaines créatifs justifient des approches d'incitation individualisées, dans l'attente de recherches plus approfondies.
Suivez ces principes lors de l'incitation de votre propre LLM et profitez d'opportunités multipliées de manière exponentielle, en toute sécurité et avec habileté. L'avenir de l'incitation et des MLD eux-mêmes est prometteur, grâce à l'essor des meilleures pratiques.
Glossaire
- Grand modèle linguistique (LLM) : Un système d'IA complexe formé sur de vastes ensembles de données, capable de générer du langage et d'imiter des styles textuels sur la base de messages-guides et d'exemples fournis.
- Invitation : Méthode consistant à donner des instructions et un contexte à un modèle linguistique afin de définir l'objectif souhaité et les contraintes sur le texte que le modèle doit générer.
- Amorçage : Le fait de faire précéder une invite d'instructions ou d'exemples initiaux qui "préparent" le modèle à se trouver dans le contexte ou l'état d'esprit approprié pour traiter la tâche principale de l'invite qui suit.
- Phraséologie : Le style, la sémantique et la syntaxe utilisés lors de la formulation des messages-guides. Il faut veiller à améliorer la clarté tout en évitant la confusion.
- Voix active : Un style d'invite utilisant des verbes à la voix active plutôt que passive, qui apporte de la clarté en mettant l'accent sur qui ou quoi est censé effectuer une action dans le texte généré.
- Spécificité : Fournir des détails explicites sur les attentes d'une invite concernant des paramètres tels que la longueur, le format, les délais ou les types de contenu interdits. Réduit les questions ouvertes.
- Ouverture : Permettre au modèle d'appliquer son propre raisonnement et de faire des choix créatifs, plutôt que de trop restreindre les options de sortie par des invites étroites ou des détails excessifs.
- Exemplaires : Un ensemble d'exemples de réponses fournies avec une invite pour donner des exemples concrets et des normes que le modèle linguistique peut imiter avec ses propres résultats.
- Ajustement excessif : Lorsqu'un modèle linguistique reproduit trop fidèlement les réponses fournies à titre d'exemple sans faire preuve d'une véritable capacité de compréhension, de généralisation et de raisonnement face à de nouvelles invites. Plus difficile à détecter.
- Éthique : Examen attentif des préjudices potentiels liés à l'application des modèles linguistiques et à l'élaboration des messages-guides afin d'atténuer les risques de production de contenu toxique, mensonger ou autrement problématique.