Prompt Engineering : Comment transformer votre utilisation de ChatGPT -

« Le Prompt Engineering est l’art de concevoir des invites qui aident les modèles d’IA à comprendre le langage humain et à générer un texte cohérent et pertinent. »
OpenAI
Prompt Engineering pour ChatGPT
Vous êtes-vous déjà demandé comment les machines peuvent comprendre le langage humain et répondre à nos demandes ? Comment peuvent-elles générer une réponse cohérente et pertinente à partir de quelques mots-clés ou invites (prompt) ?
La réponse réside dans l’ingénierie des invites (Prompt Engineering), l’art de concevoir et d’optimiser les invites pour les modèles de langage. Tout comme une clé bien conçue déverrouille une porte, une invite bien conçue libère le potentiel de l’IA pour répondre à nos besoins.
Dans cet article, j’explorerai le monde fascinant de l’ingénierie des invites et découvrirai comment créer des invites conviviales, déroutantes et en rafale.
Une chose importante à savoir sur le Prompt Engineering, c’est un domaine en évolution rapide. Il n’y a pas de diplômes universitaires ou de certifications pour cela. À partir de maintenant, vous apprendrez en faisant et en expérimentant à partir de diverses ressources pour vous apprendre l’art de l’incitation. Beaucoup de ces ressources seront vers la fin de cet article.
Entrons dans la compréhension et l’apprentissage du Prompt Engineering…
Prompt Engineering : le défi de la complexité
La langue est un système complexe et ambigu, plein de nuances, d’idiomes et de références culturelles. Donner un sens à la langue nécessite non seulement une connaissance de la grammaire et du vocabulaire, mais également la capacité de comprendre le contexte et d’en déduire le sens. C’est pourquoi la conception d’invites pour l’IA n’est pas une tâche triviale. Pour créer des invites efficaces, nous devons prendre en compte plusieurs facteurs, tels que :

Ambiguïté : les mots et les phrases peuvent avoir plusieurs significations selon le contexte. Par exemple, le mot « droit » peut faire référence à une direction, à une orientation politique ou à une position morale.

Variabilité : L’utilisation de la langue varie selon les régions, les âges, les sexes et les groupes sociaux. Par exemple, le même mot peut avoir différentes significations ou connotations dans différentes cultures ou sous-cultures.

Créativité : le langage n’est pas toujours prévisible et peut inclure des jeux de mots, des métaphores et des néologismes. Par exemple, l’expression « il pleut des chats et des chiens » est une métaphore qui signifie de fortes pluies.

Préjugés : le langage peut refléter des préjugés et des stéréotypes sociétaux qui doivent être corrigés. Par exemple, les modèles d’IA peuvent apprendre et perpétuer par inadvertance des préjugés sexistes ou raciaux s’ils sont formés sur des données biaisées.

Pour surmonter ces défis, les experts en Prompt Engineering utilisent diverses techniques, telles que :

Prétraitement : il s’agit de nettoyer et de normaliser les données textuelles pour supprimer le bruit et normaliser les formats. Cela peut impliquer des techniques telles que la mise en minuscules, la suppression des mots vides et la radicalisation ou la lemmatisation des mots.

Enrichissement : cela implique de générer de nouvelles invites à partir d’invites existantes en utilisant des variantes, des synonymes ou des paraphrases. Cela peut aider à réduire le surajustement et à améliorer la généralisabilité des modèles d’IA. Par exemple, l’invite « Quel temps fait-il aujourd’hui ? » peut être complété par « Quel temps fait-il aujourd’hui ? », « Quelle est la température extérieure ? » ou « Est-ce qu’il va pleuvoir aujourd’hui ? »

Entraînement contradictoire : il s’agit d’entraîner des modèles d’IA avec des invites qui introduisent délibérément du bruit ou des biais pour améliorer leur robustesse. Cela peut impliquer des techniques telles que l’ajout de fautes d’orthographe, de fautes de frappe ou de grammaire aux invites ou l’introduction d’exemples contradictoires qui tentent d’induire en erreur le modèle d’IA.

Ajustement : cela implique d’affiner des modèles pré-entraînés sur des tâches et des domaines spécifiques afin d’améliorer leur précision et leur pertinence. Par exemple, un modèle de langage pré-formé tel que GPT-3 peut être affiné sur une tâche spécifique telle que l’analyse des sentiments ou la réponse aux questions pour améliorer ses performances sur cette tâche.

Prompt Engineering : le pouvoir de la diversité
Un autre aspect crucial du Prompt Engineering est la diversité, qui fait référence à la distribution des données en rafales courtes et inégales. Dans le cas des invites, la rafale signifie l’utilisation d’invites diverses et inattendues pour stimuler la créativité et la flexibilité des modèles d’IA. Tout comme un chef qui expérimente différents ingrédients et saveurs pour créer une nouvelle recette, un ingénieur rapide peut explorer différents styles, tons et genres pour générer un texte frais et engageant.
Voici quelques façons d’obtenir des invites en rafale (elles sont développées dans la section suivante) :

Invites spécifiques à un domaine : utilisation d’invites adaptées à des secteurs, des sujets ou des niches spécifiques pour améliorer la pertinence et la précision des modèles d’IA.

Invites multimodales : combinaison de différents types de données, tels que du texte, des images et de l’audio, pour enrichir le contexte et fournir plus d’indices aux modèles d’IA pour générer du texte.

Invites interactives : intégration des commentaires des utilisateurs, tels que des évaluations, des commentaires ou des préférences, pour adapter les invites à leurs besoins et préférences.

Invites fortuites : utilisation d’invites aléatoires ou inhabituelles pour stimuler la curiosité et la créativité des modèles d’IA et générer des textes surprenants et inattendus.

Prompt Engineering : La pertinence et de la créativité
Les invites efficaces sont celles qui aident les modèles d’IA à générer un texte à la fois précis et pertinent. La clé pour élaborer des invites efficaces est de tenir compte de la complexité et de la variabilité du langage et d’utiliser des techniques telles que le prétraitement, l’augmentation, la formation contradictoire et le réglage fin. Voici quelques exemples d’invites efficaces :

Invites spécifiques à un domaine : il s’agit d’invites adaptées à des secteurs, des sujets ou des niches spécifiques pour améliorer la pertinence et la précision des modèles d’IA. Par exemple, un modèle de langage spécialisé dans le langage juridique peut nécessiter des invites incluant du jargon juridique, tandis qu’un modèle de langage spécialisé dans le marketing peut nécessiter des invites comprenant des mots à la mode marketing.

Invites multimodales : il s’agit d’invites qui combinent différents types de données, telles que du texte, des images et de l’audio, pour enrichir le contexte et fournir plus d’indices aux modèles d’IA pour générer du texte. Par exemple, une invite contenant l’image d’un chat peut générer un texte tel que « Un chat tout doux aux yeux verts est assis sur un rebord de fenêtre ».

Invites interactives : il s’agit d’invites qui intègrent les commentaires des utilisateurs, tels que des évaluations, des commentaires ou des préférences, afin d’adapter les invites à leurs besoins et préférences. Par exemple, un modèle de langage qui génère des avis sur les restaurants pourrait utiliser les commentaires des utilisateurs pour améliorer ses recommandations et ajuster ses invites en conséquence.

Invites fortuites : il s’agit d’invites qui utilisent des invites aléatoires ou inhabituelles pour stimuler la curiosité et la créativité des modèles d’IA et générer un texte surprenant et inattendu. Par exemple, une invite qui commence par « Imaginez un monde où… » peut générer un texte explorant différents scénarios et possibilités.

Les exemples d’invites efficaces dépendent du cas d’utilisation et du contexte spécifiques. Cependant, en tenant compte de la complexité et de la variabilité du langage et en utilisant des techniques telles que le prétraitement, l’augmentation, la formation contradictoire et le réglage fin, les ingénieurs d’invites peuvent créer des invites efficaces qui aident les modèles d’IA à générer un texte à la fois précis et pertinent.
Le Prompt Engineering est un domaine fascinant et stimulant qui nécessite un mélange de créativité, d’expertise et d’empathie. En maîtrisant l’art de concevoir et d’optimiser les invites, nous pouvons libérer tout le potentiel de l’IA pour répondre à nos besoins et améliorer nos vies.
En résumé, le Prompt Engineering est un aspect crucial de l’intelligence artificielle qui implique la conception et l’optimisation des invites pour les modèles de langage. Pour créer des invites efficaces, nous devons tenir compte de la complexité et de la variabilité du langage, ainsi que de la diversité et de la sporadicité des données. En utilisant des techniques telles que le prétraitement, l’augmentation, la formation contradictoire et le réglage fin, nous pouvons améliorer la précision et la pertinence des modèles d’IA. En utilisant des invites spécifiques à un domaine, multimodales, interactives et fortuites, nous pouvons stimuler la créativité et la flexibilité des modèles d’IA et générer du texte frais et engageant. Alors que nous continuons à explorer les frontières de l’IA, le Prompt Engineering jouera sans aucun doute un rôle central dans le façonnement de l’avenir de l’interaction homme-machine.

« Des invites efficaces sont essentielles pour libérer le potentiel de l’IA pour répondre à nos besoins et améliorer nos vies. »
EmergentMind
Vous voulez en savoir plus sur le Prompt Engineering ? Vous trouverez ci-dessous certaines des ressources que j’ai utilisées pour en savoir plus sur ce sujet. Quelques-uns sont de véritables didacticiels, comme LearnPrompting.org tandis que d’autres ont des invites détaillées qui ont fonctionné pour les créateurs dans lesquelles ils partagent via leur bibliothèque en ligne.
1. https://learnprompting.org/ Learn Prompting : il s’agit d’une plate-forme en ligne qui propose des tutoriels, des articles et des outils liés à l’ingénierie des invites. Il couvre des sujets tels que la conception rapide, l’augmentation et le réglage fin, et fournit des exemples pratiques et des études de cas. Soit dit en passant, cette plate-forme envisage actuellement d’obtenir la première certification de Prompt Engineering.
2. https://platform.openai.com/examples Ce site Web fournit une plate-forme permettant aux utilisateurs d’explorer et d’expérimenter les modèles de langage d’OpenAI. Il comprend des exemples d’utilisation des API d’OpenAI pour générer du texte, traduire des langues, résumer du texte, etc. Les utilisateurs peuvent également personnaliser les invites et les paramètres pour générer du texte qui répond à leurs besoins spécifiques.
3. https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api Ce site Web fournit les meilleures pratiques pour le Prompt Engineering avec l’API d’OpenAI. Il comprend des conseils sur la façon de concevoir des invites efficaces, d’affiner les modèles de langage et d’optimiser les paramètres de l’API pour générer un texte de haute qualité. Il comprend également des exemples et des études de cas de Prompt Engineering dans divers domaines et applications.
4. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide Ce site Web est un guide complet sur le Prompt Engineering. Il couvre divers sujets liés au Prompt Engineering, tels que la conception rapide, le prétraitement des données, la formation de modèles et l’évaluation. Il comprend également des exemples de code et des didacticiels sur l’utilisation de divers outils et cadres pour le Prompt Engineering.
5. https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts Ce site Web est une liste organisée d’invites de chat pour les modèles GPT d’OpenAI. Il comprend des invites pour divers domaines et sujets, tels que le divertissement, la santé, l’éducation, etc. Les utilisateurs peuvent parcourir les invites et les utiliser pour générer du texte pour leurs propres applications ou expériences.
6. https://sharegpt.com/ Ce site Web est une plate-forme de partage et de découverte des invites GPT. Les utilisateurs peuvent télécharger et partager leurs propres invites, parcourir et rechercher des invites existantes, et évaluer et commenter les invites. Le site Web comprend également des outils pour générer du texte à partir d’invites et pour affiner les modèles GPT sur des données personnalisées.
7. https://www.promptvine.com/ Ce site Web est un outil permettant de créer et d’optimiser des invites pour les modèles GPT. Les utilisateurs peuvent saisir une invite de démarrage, puis utiliser les outils du site Web pour affiner et optimiser l’invite. Le site Web comprend également des fonctionnalités permettant d’affiner les modèles GPT sur des données personnalisées et de générer du texte à partir d’invites.
8. https://www.emergentmind.com/prompt-engineering EmergentMind : Il s’agit d’une société de conseil spécialisée dans le traitement du langage naturel et l’IA. Ils offrent des services liés au Prompt Engineering tels que le prétraitement des données, la formation de modèles et l’optimisation rapide. Ils fournissent également des ressources telles que des articles de blog et des livres blancs sur le Prompt Engineering et des sujets connexes.
références:

Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Les modèles de langage sont des apprenants peu nombreux. prétirage arXiv arXiv:2005.14165.

Gao, T., Huang, Z., Zhu, J., Cai, D. et Zhang, H. (2021). Une enquête complète sur le Prompt Engineering des modèles de langage . préimpression arXiv arXiv:2102.09690.

Holtzman, A., Buys, J., Duvenaud, DK et Batra, D. (2021). Le cas curieux de la dégénérescence neuronale du texte. préimpression arXiv arXiv:2104.08691.

Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D. et Sutskever, I. (2019). Les modèles linguistiques sont des apprenants multitâches non supervisés. Blog OpenAI, 1(8), 9.