L’art du prompting incarne une compétence déterminante dans l’interaction avec les modèles linguistiques avancés. Concevoir des prompts percutants repose sur des principes fondamentaux de précision et de créativité. Un prompt bien construit peut transformer la qualité des réponses générées, influençant ainsi la pertinence des résultats obtenus. Grâce aux récentes avancées de l’intelligence artificielle, maîtriser cette technique devient impératif pour quiconque aspire à optimiser l’utilisation de modèles comme Gemini ou d’autres LLM. Cinq stratégies innovantes émergent pour affiner cette pratique, rendue accessible à tous grâce à une approche méthodique et réfléchie.
Bien configurer les trois variables d’inférence constitue un point de départ essentiel pour optimiser les résultats des LLM. Ces variables régissent la créativité, la précision et les hallucinations des modèles. La variable max tokens détermine le nombre maximal de tokens générés. En ajustant cette valeur à votre cas d’usage, vous pouvez réduire les coûts et améliorer la pertinence des réponses, tout en évitant le texte parasite à la fin. Par exemple, une valeur inférieure à 10 tokens est préconisée pour des tâches de classification.
La température influence le degré de déterminisme des réponses. Une température proche de 0 produit des résultats attendus et fiables. À l’inverse, une valeur élevée favorise la créativité, bien que cela augmente le risque d’hallucinations. Les paramètres top-K et top-P permettent des sélections de mots plus spécifiques, les premiers limitant les choix aux mots les plus probables, tandis que les seconds privilégient ceux dont la probabilité cumulée ne dépasse pas un certain seuil.
Utiliser le few-shot prompting
Le few-shot prompting émerge comme une alternative efficace au fine-tuning. Cette méthode incite le modèle à appréhender la sortie attendue grâce à des exemples. Fournir minimum un exemple est vital, mais plusieurs exemples garantissent une compréhension plus approfondie et des résultats plus fiables. Les spécialistes recommandent de donner entre trois et cinq exemples représentatifs. Ces exemples doivent être sans fautes, car une seule erreur peut altérer l’interprétation du modèle.
Par exemple, un prompt pour transformer une commande de pizza en JSON pourrait inclure plusieurs cas de sortie, illustrant la structure attendue. Un bon exemple est : « Je veux une petite pizza avec fromage, sauce tomate et pepperoni. » suivi par la réponse en format JSON, offrant ainsi une référence claire.
Recourir au step-back prompting
Le step-back prompting constitue une méthode flexible pour résoudre des problèmes complexes. Cette approche commence par demander au modèle quelle méthode il adopterait pour traiter un problème donné. Une fois cette première approche établie, le modèle doit appliquer cette méthode pour résoudre le problème. Cette technique stimule un raisonnement plus profond et permet d’accéder à des notions fondamentales.
En précisant l’approche avant de résoudre le problème, le modèle est en mesure d’exploiter une base de connaissances plus large. Pour des problèmes mathématiques complexes, un prompt pourrait initialement demander : « Quelle approche mobiliser pour résoudre le problème suivant ? ». La réponse obtenue éclaire ensuite la démarche à suivre pour finaliser la solution.
Répétez-vous avec le self-consistency
La self-consistency implique d’exécuter plusieurs cycles de prompt pour améliorer le taux d’exactitude. Soumettre le même prompt plusieurs fois, en ajustant la température pour favoriser la diversité des réponses, aide à extraire une réponse cohérente. Cette méthode réduit les risques d’hallucinations.
Pour classifier le contenu d’une transcription téléphonique, il est possible de poser le même prompt trois fois. Chaque réponse est ensuite analysée selon le principe du vote majoritaire, où la réponse la plus récurrente est retenue comme la plus fiable. Ce processus d’affinement statique garantit une meilleure précision.
Tester avec l’automatic prompt engineering
L’automatic prompt engineering est une technique innovante pour automatiser la création de prompts performants. Cette méthode consiste à demander au modèle de produire diverses variantes d’un prompt référence. Chaque variante est ensuite testée, et les résultats générés sont comparés à des réponses humaines de référence.
L’analyse des résultats s’effectue selon des métriques standardisées telles que BLEU et ROUGE. En identifiant la version du prompt qui fournit la sortie la plus proche des références humaines, les utilisateurs bénéficient d’un outil puissant pour affiner leur approche.
Utiliser un tableur permet de suivre l’impact de chaque prompt et évaluer leur efficacité. Cette méthode aide à comprendre les performances et à ajuster les paramètres, assurant ainsi un apprentissage continu sur la manière d’optimiser la création de prompts.
Foire aux questions courantes
Quelles sont les trois variables d’inférence clés pour créer des prompts efficaces ?
Les trois variables d’inférence essentielles sont : max tokens (qui contrôle le nombre maximal de tokens générés), la température (qui influence le déterminisme de la réponse) et top-K/top-P (qui régulent la sélection des mots).
Comment utiliser le few-shot prompting pour améliorer mes prompts ?
Le few-shot prompting consiste à fournir plusieurs exemples de sortie attendue pour guider le modèle. Il est recommandé de donner entre trois et cinq exemples clairs et diversifiés.
En quoi consiste le step-back prompting et comment peut-il être utilisé ?
Le step-back prompting consiste à demander d’abord l’approche pour résoudre un problème, suivie de la résolution de ce problème. Cela aide le modèle à contextualiser et à réfléchir plus profondément sur la question complexe.
Comment la self-consistency aide-t-elle à augmenter la précision des réponses générées ?
La self-consistency implique de soumettre le même prompt plusieurs fois et d’utiliser un réglage de température élevé pour générer diverses réponses, puis de sélectionner la réponse la plus fréquente, ce qui réduit les hallucinations.
Qu’est-ce que l’automatic prompt engineering et comment fonctionne-t-il ?
L’automatic prompt engineering consiste à générer plusieurs variations d’un prompt de référence pour tester leur efficacité, puis à évaluer les résultats en comparaison avec des réponses humaines à l’aide de métriques standardisées.
Comment puis-je utiliser un tableur pour améliorer mes prompts ?
Utiliser un tableur permet de lister les prompts et d’évaluer leur efficacité. Vous pouvez inclure des éléments comme le nom du prompt, l’objectif, les paramètres utilisés, la sortie générée et une évaluation des résultats.
