Ingénierie rapide de l'IA

Apprenez à libérer tout le potentiel de l'IA grâce à une ingénierie rapide. Découvrez l'art de créer des instructions précises et efficaces pour commander n'importe quel modèle et faire le travail dans cet article.

L'ingénierie rapide, également appelée apprentissage en contexte, est l'art et la science d'intégrer des instructions destinées aux grands modèles d'IA dans les messages qui leur sont envoyés.

Vous pouvez utiliser les invites de l'IA pour obtenir de bons résultats du modèle ou pour former davantage ses fonctionnalités. L'ensemble de compétences combine une bonne compréhension de l'informatique, de la communication, de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Cet article de blog examine les différentes fonctionnalités et avantages de l'ingénierie des invites de l'IA. De plus, il comprend des exemples et des ressources utiles pour vous aider à mieux comprendre le sujet.

Le besoin de bonnes invites d'IA

Les systèmes d'IA comme les grands modèles de langage transforment les mots en jetons pour les aider à traiter et à générer le langage. Le processus est appelé tokenisation et consiste à décomposer de plus gros morceaux de texte en unités plus petites, telles que des caractères, des mots et des sous-mots. Ces jetons reçoivent ensuite des valeurs numériques et sont introduits dans le réseau neuronal pour produire des sorties.

Le résultat ici est qu'une modification des mots d'entrée ou de leur séquence entraînera également une modification de la sortie du réseau de neurones. Les mots représentent un sens dans le monde de l'IA, donc chacun compte si vous voulez tirer le meilleur parti du système. Voici quelques-uns des nombreux avantages d'écrire de bonnes invites d'IA.

  • De meilleurs résultats: Les modèles de transformateurs peuvent générer des réponses très impressionnantes en raison de leur précaution mécanisme, qui leur permet de maintenir le contexte dans n'importe quelle opération. L'utilisateur ou l'ingénieur d'invite, d'autre part, guide le modèle vers de meilleurs résultats en saisissant les meilleurs mots pour concentrer l'attention du modèle d'IA et produire ainsi le contenu le plus pertinent et le plus engageant.
  • Efficacité plus élevée : Avec les bonnes invites, un modèle d'IA fournira non seulement le meilleur contenu, mais le fera rapidement et efficacement. Cela fait gagner du temps à l'utilisateur et la sortie résultante nécessitera souvent moins d'édition ou de traitement. Le modèle d'IA peut également dépasser les attentes de l'auteur de l'invite de temps en temps.
  • Meilleure précision: Pour les opérations liées au calcul, une bonne invite produit également des résultats plus précis. Dans d'autres situations, cela réduit la possibilité d'hallucinations - c'est-à-dire lorsqu'une IA essaie d'inventer des détails par elle-même et de les présenter comme un fait.

Utilisations pour une ingénierie rapide

L'ingénierie rapide offre à l'utilisateur la possibilité de contrôler une machine intelligente en utilisant le langage courant. Cela en fait une compétence très polyvalente qui continuera à trouver de plus en plus d'utilisations. Voici quelques-unes des principales utilisations pour lesquelles l'ingénierie rapide est actuellement utilisée.

  1. Résolution de problème: De nombreux grands modèles d'IA linguistiques peut être utilisé pour résoudre des problèmes importants et complexes en leur énonçant simplement le problème sous une forme simple, puis en exigeant une solution. ChatGPT, par exemple, est excellent dans ce domaine. De la création d'horaires à la réponse aux questions difficiles, aux questions juridiques et même au diagnostic médical.
  2. Création de contenu: Les grands modèles de langage sont très efficaces pour générer toutes sortes de contenus avec la bonne invite. Vous pouvez facilement guider un modèle pour générer des articles de blog, des poèmes, des histoires, du code informatique, des recettes de cuisine, de la musique, des images, des vidéos et des lettres électroniques en utilisant les bonnes invites.
  3. Recherche et récupération d'informations: La plupart des modèles d'IA sont entraînés sur des quantités insensées de données, ce qui facilite leur interrogation pour obtenir des informations spécifiques. L'émission d'invites pertinentes peut aider n'importe quel utilisateur à récupérer facilement n'importe quelle information. Avec des modèles bien formés, ce processus est devenu meilleur que les moteurs de recherche standard, conduisant à une nouvelle génération d'applications de recherche alimentées par l'IA comme Vous.com et Perplexité.ai.
  4. Aide à la rédaction: Avec les bonnes invites, l'IA générative est la technologie la plus créative actuellement connue de l'homme. Des idées créatives pour écrire tous les types de pièces à la correction de la grammaire et aux résumés d'articles, la capacité d'émettre les bonnes invites peut faire toute la différence dans la vie des écrivains et des employés de bureau.
  5. Aide à la programmation: Bien qu'il existe des assistants de programmation AI hautement personnalisés comme Copilote GitHub et Chuchoteur de code Amazon, être capable d'envoyer les bonnes invites aux modèles d'IA généraux peut également augmenter la productivité d'un codeur et économiser un temps de développement précieux.
  6. Traduction: Les grands modèles de langue sont des maîtres de la traduction linguistique et vous pouvez l'utiliser à votre avantage avec les invites de droits. Au lieu de simplement traduire du texte d'une langue à l'autre, vous êtes libre de modifier la sortie en fonction de vos capacités d'incitation.
  7. Chatbot et assistance personnelle: Au départ, il y avait des outils d'automatisation comme Zapier et IFTTT qui a aidé les utilisateurs à automatiser les tâches à l'aide d'interfaces visuelles. Cependant, les plugins ChatGPT et les offres similaires changent l'industrie en permettant aux utilisateurs d'automatiser des choses sur Internet à l'aide d'invites.
  8. Réglage fin et personnalisation : Une fois qu'un modèle d'IA est pré-formé avec beaucoup de données textuelles, image, audio ou vidéo, l'étape suivante est généralement l'étape de réglage fin. Ici, le modèle général est personnalisé pour se concentrer sur des tâches plus spécifiques, telles que la génération de contenu ou un chatbot utilisant l'ingénierie rapide.

Compétences requises

L'ingénierie rapide est un art et une science qui nécessite un mélange de compétences techniques et non techniques pour être très efficace. Bien que certains projets ou postes d'ingénieurs ponctuels puissent nécessiter des compétences spécialisées spécifiques, les compétences plus générales sont décrites ci-dessous :

  • Capacités d'analyse et de résolution de problèmes : La capacité d'identifier, d'analyser et de délimiter les problèmes de manière créative deviendra probablement la compétence humaine la plus gratifiante dans un avenir dominé par l'intelligence artificielle. Pour tirer le meilleur parti d'un modèle d'IA, vous devez pouvoir identifier rapidement les problèmes dans n'importe quelle situation, analyser la situation pour trouver des solutions potentielles et définir avec précision une feuille de route ou un processus créatif pour résoudre le problème.
  • Compétences en communication verbale et écrite: Vous avez également besoin de bonnes compétences en communication pour vous aider à tirer le meilleur parti de vos interactions avec le modèle d'IA. La plupart des modèles fonctionnent actuellement avec la communication écrite, mais les interfaces devraient éventuellement s'étendre pour inclure des compétences verbales et autres. Cependant, une bonne compréhension de la communication est tout ce qui est nécessaire.
  • Connaissance de l'IA, du ML et du NLP: Cela aide également à comprendre le fonctionnement des modèles d'intelligence artificielle (IA), le fonctionnement de l'apprentissage automatique (ML) et le domaine du traitement du langage naturel (TAL).
  • Connaissances en programmation informatique: Bien que n'étant pas une exigence pour l'incitation à l'IA, une solide compréhension des langages de programmation et de la manière de transmettre des idées aux machines et de résoudre les problèmes avec ces idées peut être inestimable dans l'ingénierie rapide.
  • Historique: L'analyse des données et l'incitation à l'IA ont beaucoup en commun. Les compétences en analyse de données vous permettent d'identifier et d'extraire des informations et des modèles précieux à partir de données de réponse rapide. Il est également utile de savoir comment visualiser et présenter vos données à un public, une équipe ou des clients.

Comment rédiger des invites efficaces

La rédaction d'invites efficaces pour les modèles d'IA nécessite que vous gardiez à l'esprit quelques conseils et ils sont les suivants.

  1. Identifier le but: Vous devez d'abord clarifier ce que vous vous apprêtez à créer et pourquoi vous le faites. Demandez-vous le but de l'opération et soyez clair sur le résultat attendu.
  2. Donnez des instructions claires et précises: Essayez de rendre vos invites simples et faciles à comprendre. Il doit contenir des informations spécifiques et des instructions claires sur ce dont vous avez besoin.
  3. Inclure des questions ouvertes: Les modèles d'IA générative fonctionnent bien avec les questions ouvertes, qui n'exigent pas de réponse directe par oui ou par non, mais encouragent plutôt la libre pensée, la liberté créative et la capacité de répondre sous de nombreuses formes.
  4. Inclure les informations contextuelles : Vous pouvez encore améliorer vos résultats d'incitation en incluant des informations générales sur le problème, en expliquant votre public cible, en mentionnant l'heure ou le lieu, en spécifiant des formats spécifiques, en fournissant des exemples, en clarifiant les termes ambigus et en faisant référence aux déclarations précédentes.
  5. Répéter: La plupart des LLM ont une fonctionnalité d'attention qui les rend sensibles au contexte. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité en faisant référence aux déclarations précédentes faites par le modèle, en modifiant les options que le modèle a présentées en réponse et en lui disant de refaire une tâche précédente avec différentes options. L'itération peut produire des résultats puissants, car elle vous aide à modifier et à améliorer une sortie initiale.

Quelques exemples d'invites

Vous pouvez créer autant d'invites qu'il y a d'étoiles dans le ciel. La liste suivante ne fournit que des exemples pour aider à guider votre créativité.

PromptRemarques
1.Hé, je voyage à Londres, avez-vous des recommandations sur les choses à faire ?Aide à planifier un voyage
2.J'écris un film sur un super-héros et je veux que vous créiez le scénario et construisiez 5 personnages pour moi.Aide à la création
3.Je veux que vous agissiez en tant que data scientist et que vous écriviez du code pour moi. J'ai un ensemble de données sur (*décrire*). Pouvez-vous construire un modèle d'apprentissage automatique pour prédire (*variable cible*) ?ChatGPT en tant qu'assistant en science des données
4.Je veux que vous agissiez en tant que data scientist et que vous écriviez du code pour moi. J'ai cet ensemble de données sur (*décrire*). Pouvez-vous écrire du code Python pour visualiser les données ?ChatGPT en tant qu'assistant en science des données
5.Rédigez une liste de 15 idées de promotion pour (*votre produit*). Le public cible est (*cible*) et le produit est remarquable pour (*caractéristiques*).
6.Offrez un examen détaillé de (* entrez le produit ou le service *)
7.Pouvez-vous écrire un code JavaScript pour que je génère des nombres aléatoires avec 15 colonnes et 100 lignes ?ChatGPT comme assistant de codage
8.Une voiture de sport jaune réaliste avec des roues chromées sur fond de rue animée.Image Dall-E
9.Un couple de personnes âgées assis sur un banc dans un parc par une journée ensoleillée.Image Dall-E
10.Une vue imprenable sur une plage tropicale avec des arbres et des eaux cristallines.Image Dall-E
11.Je veux que vous agissiez en tant que développeur de logiciels. Veuillez fournir la documentation pour la fonction ci-dessous (*Entrez la fonction*)ChatGPT comme assistant de codage
12.Graphique des moyennes mobiles communesInterprète de code ChatGPT
13.Créer une carte thermique à l'aide de ces donnéesInterprète de code ChatGPT
14.Utilisez les colonnes 1 et 2 de ces données pour calculer (*Entrez la valeur souhaitée*)Interprète de code ChatGPT
15.Écrivez un e-mail au président et présentez-lui des excuses pour ne pas pouvoir être présent à la réunion. Dites-lui 5 mensonges pourquoi je ne peux pas le faire.
16.Rédigez un blog de 700 mots sur l'agriculture verticale dans les serres. Incluez les avantages et les inconvénients de l'agriculture verticale, les coûts estimés de la mise en place d'un projet pilote et les questions fréquemment posées.Fonctionne sur la plupart des chatbots
17.Je veux que vous agissiez en tant qu'intervieweur. Je serai le candidat et vous me poserez des questions d'entretien pour m'exercer au poste de (*poste*) dans une entreprise. Ne posez pas toutes les questions à la fois. Posez-moi simplement une question, puis attendez mes réponses. N'explique rien. Posez-moi les questions une par une comme le fait un intervieweur et attendez mes réponses. Ma première phrase est "Salut"ChatGPT est bon dans ce domaine
18.Je veux que tu sois mon médecin virtuel. Je décrirai mes symptômes physiologiques et vous fournirez un diagnostic et un plan de traitement pour les symptômes. Veuillez ne répondre qu'avec votre diagnostic et votre plan de traitement, et ne fournir des explications que si nécessaire. Ma première demande est "J'ai des picotements dans les jambes depuis quelques jours."
19.Je veux que vous agissiez comme un terminal Linux, je vais taper des commandes et vous répondrez avec la sortie exacte qu'un terminal Linux produira. N'expliquez rien et ne répondez que lorsque je vous écris. Compris?
20.Une peinture d'un chien mignon vêtu d'un costume, lumière naturelle, avec des couleurs vivesGénérateurs d'images comme Stable Diffusion & Dalle-E
21.Canard en plastique mignon jouant de la guitare, personnage debout, rendu mélangeur 3D, couleurs vives
22.Lion pelucheux 3D, gros plan mignon et adorable, grands yeux réfléchissants circulaires mignons, longue fourrure floue, rendu Pixar, moteur irréel cinématique lisse, détails complexes, cinématiqueIllustration d'images 3D sur Stable Diffusion
23.Chat gélatineux chassant un papillon géant dans une forêt magique. –v5Image mi-journée v5
24.Personnage mignon avec des pièces mécaniques en acier et en caoutchouc avec des détails hyper réalistes aux couleurs vivesImage mi-journée v4

Foire aux Questions

Quelles sont les meilleures pratiques pour une rédaction rapide pour des résultats précis et pertinents ?

Expliquez le scénario et incluez autant d'informations ou d'exemples utiles que possible.

Y a-t-il une différence entre l'ingénierie rapide et l'ingénierie logicielle ?

Oui. L'ingénierie rapide utilise le langage humain naturel, principalement l'anglais. Le génie logiciel nécessite généralement l'étude de langages informatiques et d'approches de développement spécifiques.

Comment puis-je développer mes compétences en ingénierie rapide ?

En pratiquant et en apprenant davantage à partir des liens de ressources ci-dessous.

Quels sont les défis courants en matière d'ingénierie rapide ?

Il s'agit notamment d'éviter la création d'invites ambiguës, de travailler avec des modèles biaisés et de ne pas avoir les connaissances du domaine nécessaires pour guider le modèle.

Ressources d'écriture d'invites d'IA

  1. https://openart.ai/promptbook
  2. https://towardsdatascience.com/
  3. https://docs.openai.com/
  4. https://www.coursera.org/
  5. https://www.udemy.com/
  6. https://www.chatgpttrainings.com/book
  7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
  8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

Conclusion

Nous avons atteint la fin de cet article sur l'ingénierie des invites d'IA et vous avez vu les différentes opportunités de cadeaux pour les débutants et les professionnels chevronnés.

L'ingénierie rapide est le pont entre les humains et l'intelligence artificielle. Ainsi, votre capacité à produire des résultats de haute qualité et précieux à partir de systèmes d'IA dépend de votre compétence en matière d'incitation.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke est un passionné d'informatique qui aime lire un large éventail de livres. Il a une préférence pour Linux plutôt que Windows/Mac et utilise
Ubuntu depuis ses débuts. Vous pouvez le retrouver sur Twitter via bongotrax

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