La rédaction de suggestions soigneusement élaborées représente un aspect essentiel du travail avec les modèles d’intelligence artificielle (IA), car elles jouent le r?le de vecteur pour générer des réponses pertinentes et précises. Dans ce guide, nous explorerons l’importance d’une ingénierie de la suggestion efficace et nous vous fournirons les outils et les techniques nécessaires pour rédiger des suggestions de qualité pour l’IA, conduisant ainsi aux résultats souhaités.

Qu’est-ce qu’un Prompt pour l’IA ?

à un niveau élémentaire, une suggestion pour l’IA se compose d’un ensemble d’instructions ou d’entrées fournies à un modèle d’IA pour générer une réponse. L’ingénierie de la suggestion implique la conception minutieuse et le raffinement de ces instructions afin de produire la sortie souhaitée. Elle requiert l’expérimentation avec différentes formulations, contextes et techniques de conditionnement pour accro?tre la précision et la pertinence des réponses générées.

Divers types de prompts pour l’IA

Chacune répond à des objectifs spécifiques et exigeant des approches particulières. Voici quelques-unes des suggestions les plus courantes, accompagnées d’exemples liés à l’ingénierie de la suggestion :

Se Préparer à Rédiger des Prompts pour l’IA

Vous pouvez suivre ces étapes préparatoires pour maximiser l’efficacité des suggestions pour l’IA.

• Définir le Public Cible et l’Objectif

Comprendre qui utilisera le contenu généré par l’IA et son objectif orientera la conception optimale de la suggestion. Vous pouvez également spécifier un style dans lequel le modèle d’IA, tel que ChatGPT, devrait rédiger. Si tel est le cas, assurez-vous d’avoir l’autorisation légale d’utiliser le style de quelqu’un pour éviter des problèmes de droits d’auteur et d’autres questions juridiques.

• Rechercher le Sujet

Acquérir une compréhension approfondie du sujet pour créer des suggestions qui génèrent des réponses précises et pertinentes (ou modifier des informations potentiellement incorrectes si le modèle d’IA en fournit).

• Comprendre les Capacités du Modèle d’IA

Apprendre les forces et les faiblesses du modèle d’intelligence artificielle pour en tirer le meilleur parti et savoir à quoi s’attendre en termes de résultats.

Comment Rédiger une Bonne Prompts pour l’IA

Dans l’élaboration de suggestions pour l’IA, il est essentiel de prendre en compte les directives suivantes.

• Adoptez un langage clair et concis

Formulez vos suggestions avec un langage clair et concis afin de garantir une compréhension précise de la tache ou de la demande par le modèle d’IA, tout en évitant toute confusion. Veillez à éviter les erreurs d’orthographe et à utiliser une ponctuation correcte.

• Définissez le contexte et fournissez des informations de fond

Intégrez soigneusement dans vos suggestions le contexte nécessaire et les informations fondamentales pour permettre au modèle d’IA de saisir le sujet et de générer des réponses contextuellement plus pertinentes. Gardez à l’esprit que certains modèles d’IA n’ont pas un accès en temps réel à Internet. Ainsi, lorsque vous abordez des sujets très récents, il peut être indispensable d’incorporer des informations actualisées dans vos suggestions pour garantir des réponses à jour et pertinentes.

• Fournissez des Instructions et des Consignes Précises

Intégrez des instructions spécifiques dans vos suggestions afin de guider le modèle d’IA vers la production de résultats conformes à vos exigences ou à vos objectifs souhaités. Voici un exemple concret à cet égard.

Explication :

? Dans l’exemple “Sans ingénierie de la suggestion”, la suggestion manque d’instructions spécifiques, telles que le nom de la fonction et le format de sortie souhaité, rendant la tache ambigu? pour le modèle d’IA.

? En revanche, l’exemple “Avec ingénierie de la suggestion” offre des instructions claires en précisant le nom de la fonction “count_word_occurrences”, le format d’entrée (une cha?ne de texte) et le format de sortie souhaité (un dictionnaire avec les occurrences des mots).

Ces détails permettent au modèle d’IA de mieux appréhender la tache et de générer un code plus précis.

• Intégrez des Exemples et des Résultats Attendus

Optimisez la clarté de vos indications en incorporant des exemples d’entrées et de résultats souhaités, permettant ainsi au modèle d’IA de mieux appréhender le format et le contenu attendus des réponses. Voici un exemple concret.

Suggestion peu explicite

“écrivez un programme qui calcule la moyenne d’une liste de nombres.”

Prompts améliorée avec des exemples

“Calculez la moyenne d’une liste de nombres. Par exemple, avec la liste d’entrée [3, 6, 9, 12], le programme devrait restituer la moyenne sous forme d’un nombre à virgule flottante.”

Explication :

La suggestion perfectionnée clarifie la tache en fournissant une illustration précise du résultat escompté à l’aide d’exemples d’entrées et de sorties.

• Anticipez et Adressez les Défis Potentiels

Prévoyez les défis ou limitations éventuels que le modèle d’IA pourrait rencontrer et traitez-les proactivement dans vos indications. Par exemple, évitez de poser deux questions dans une même ligne, le modèle ne pouvant répondre qu’à l’une d’elles.

Modèles d’IA Spécifiques : Adapter les Prompts

Afin de maximiser le potentiel des modèles d’IA, il est impératif d’ajuster les indications en fonction de leurs capacités uniques et d’optimiser ainsi leurs performances. Voici quelques éléments à prendre en considération lors de l’utilisation de différents modèles d’IA.

• Comprenez les Capacités du Modèle d’IA

Les divers modèles d’IA présentent des fonctionnalités additionnelles. Certains peuvent générer du texte, d’autres des images, et certains les deux. Comme précédemment évoqué, certains modèles peuvent récupérer des informations sur Internet, tandis que d’autres ont uniquement accès à une base de données d’informations préalablement analysées. Comprendre les capacités d’un modèle d’IA est essentiel pour formuler des indications réussies.

• Modifiez les Suggestions pour des Taches Spécifiques

étant donné que différents modèles d’IA excellent dans diverses taches, il est nécessaire de modifier les indications en conséquence pour répondre aux exigences spécifiques de la tache. Par exemple, pour une demande de traduction linguistique, une formulation efficace inclurait la langue d’entrée, la langue de sortie souhaitée, et une phrase spécifique à traduire.

• Adaptez les Suggestions pour le Fine-Tuning ou le Transfert d’Apprentissage

Lors des processus de fine-tuning ou de transfert d’apprentissage, adaptez les indications pour répondre aux exigences spécifiques de ces techniques. Cette adaptation permet au modèle d’IA d’acquérir et d’appliquer des connaissances issues de taches ou domaines connexes, améliorant ainsi la qualité de ses réponses.

évaluation et Itération

Une fois que vous avez réussi à stimuler le modèle d’IA pour qu’il génère un contenu perspicace, vous pouvez entreprendre des actions spécifiques pour accro?tre davantage l’efficacité de vos suggestions pour l’IA.

• Testez avec des Exemples de Suggestions

Avant de soumettre des centaines de lignes de texte au modèle d’IA, testez un ensemble d’exemples de suggestions et évaluez les résultats générés pour recueillir des retours et apporter les ajustements nécessaires. Vous pourrez ensuite appliquer ces ajustements à un échantillon plus vaste.

• Itérez et Affinez les Suggestions

Intégrez également les retours des utilisateurs et itérez sur vos suggestions pour améliorer continuellement leur qualité et leur performance. Assurez-vous de reformuler les retours des utilisateurs afin de maximiser la performance du modèle d’IA, comme indiqué précédemment.

Rédaction de Prompts pour l’IA : Meilleures Pratiques

Afin d’assurer la qualité et de prendre en considération les aspects éthiques de vos suggestions pour l’IA, vous pouvez mettre en ?uvre plusieurs pratiques exemplaires. Voici quelques-unes d’entre elles.

• éviter l’Ambigu?té et les Biais Non Intentionnels

Privilégiez un langage clair, dénué d’ambigu?té et de tout biais afin de générer des réponses appropriées. Vous pouvez également solliciter le modèle pour éliminer les biais non intentionnels dans ses résultats. Toutefois, vérifiez attentivement les résultats, car ils pourraient ne pas couvrir tous les types de biais.

• Tenir Compte des Préoccupations éthiques

Soyez conscient de l’impact potentiel du contenu généré par l’IA sur votre public et assurez-vous que les suggestions respectent les normes éthiques de vous ou de votre entreprise.

• Intégrer la Diversité et l’Inclusivité

Concevez des suggestions prenant en compte diverses perspectives et promouvant l’inclusivité pour éviter des réponses biaisées ou unilatérales. Modifiez les réponses potentiellement biaisées afin d’éliminer ces biais.

• S’assurer que les Suggestions Sont Ouvertes et Adaptables

Essayez de créer des suggestions encourageant la créativité tout en permettant au modèle d’IA de générer diverses réponses, plut?t que de le restreindre à un ensemble étroit de possibilités.

• équilibrer l’Orientation et la Liberté pour la Créativité

D’un autre c?té, fournissez suffisamment d’orientation dans la création de suggestions pour garantir que les résultats restent dans le cadre de ce que vous considérez comme acceptable. Trouver le bon équilibre entre l’orientation et la créativité peut nécessiter quelques essais et erreurs.

Résolution des Problèmes Courants

Malgré toutes les meilleures pratiques décrites ci-dessus, vous pourriez encore avoir besoin d’aide avec les suggestions pour l’IA. Voici quelques problèmes courants et comment les surmonter.

• Gérer les Réponses Non Utiles ou Hors Sujet

En cas de survenue, analysez les suggestions et apportez des modifications pour fournir des instructions plus précises ou résoudre toute confusion pouvant entra?ner des réponses non pertinentes.

• Traiter les échecs de Suggestions ou les Limitations du Système

Toutes les suggestions ne produiront pas nécessairement les résultats escomptés, il est donc recommandé d’explorer des approches alternatives ou d’ajuster les attentes en conséquence. Gardez également à l’esprit que certains modèles d’IA peuvent avoir des limitations les empêchant de discuter de certains sujets, et les aborder pourrait entra?ner le signalement ou l’interdiction de votre compte.

• Techniques pour Améliorer la Qualité des Résultats Générés

Vous pouvez expérimenter avec différentes variantes de suggestions, ajuster les paramètres, ou utiliser des techniques de post-traitement pour améliorer la qualité du contenu généré par l’IA.

Ressources et Outils

Afin de faciliter la rédaction de suggestions efficaces pour l’IA, prenez en compte les ressources et outils suivants.

Plateformes en Ligne et APIs

Plusieurs plateformes en ligne et APIs proposent des fonctionnalités de génération de suggestions. Ces plateformes fournissent souvent des interfaces conviviales où vous pouvez saisir vos exigences et obtenir des suggestions générées.

Certaines de ces plateformes intègrent également des modèles d’IA avancés, vous permettant d’explorer différents styles et variations de suggestions. Ces outils peuvent vous faire gagner du temps et des efforts en automatisant le processus de génération de suggestions.

Voici quelques-unes des plateformes et APIs les plus couramment utilisées pour la génération de suggestions pour l’IA :

• Le terrain de jeu OpenAI vous permet de générer du texte à l’aide de puissants modèles de langage.

• ChatGPT offre une interface conviviale pour une interaction directe avec le modèle.

• Hugging Face Transformers propose des modèles de langage pré-entra?nés via leur bibliothèque Python.

• Le service Natural Language Understanding d’IBM Watson et l’API Natural Language de Google Cloud permettent l’analyse de texte pour générer des suggestions pour l’IA.

• Microsoft Azure, quant à lui, propose des services tels que l’API Text Analytics et Language Understanding (LUIS) pour comprendre le texte et générer des suggestions significatives.

Matériaux de Référence et études de Cas

Les matériaux de référence et les études de cas sont indispensables pour la rédaction de suggestions d’ingénierie IA efficaces. Ces outils informatifs fournissent des idées et des exemples concrets qui contribuent à fa?onner le contenu et le contexte des suggestions.

Les matériaux de référence, tels que les articles académiques, la documentation technique et les rapports industriels, offrent une compréhension approfondie des concepts, des algorithmes et des méthodologies d’IA. Ils servent de base pour formuler des questions de suggestion qui incitent les ingénieurs à appliquer leurs connaissances et leurs compétences en résolution de problèmes.

Les études de cas présentent des mises en ?uvre pratiques de l’IA dans divers domaines, permettant aux créateurs de suggestions de concevoir des scénarios reflétant des défis réels.

Conclusion