Dans un monde de plus en plus connecté et automatisé, l’intelligence artificielle (IA) a ouvert la voie à de nouvelles frontières d’innovation et de compréhension. Au cœur de cette révolution se trouve les modèles de language capables de traiter du texte. Leurs capacités vont de la génération à la traduction. Ils sont aussi capable de répondre à un éventail infini de questions.
Pourtant, communiquer avec ces “cervelles” artificielles n’est pas une tâche simple. Comment transmettre des instructions claires et précises à une machine en mesure de comprendre le langage humain ? C’est là qu’intervient le prompting car c’est un outil de communication crucial avec les modèles de langage. Il permet de formuler des intentions à l’adresse de l’intelligence artificielle. Cette dernière va traiter l’information et produire en retour des réponses pertinentes. C’est l’art décrire des prompts efficaces.
Dans cet article, je vous emmène à la découverte de l’art d’écrire des prompts efficaces. Pour moi la tâche s’apparente à apprivoiser un cheval sauvage qu’on vient de capturer, le dompter. Nous allons d’abord chercher à comprendre leur rôle fondamental dans l’interaction homme-machine avec les LLM. Je vous donnerez aussi quelques conseils pour manier les prompts avec dextérité afin d’en tirer les meilleurs résultats.
Les Modèles de Langage et l’Apprentissage Profond
Les modèles de langage sont des algorithmes d’apprentissage automatique conçus pour comprendre et générer du texte de manière intelligente. Ils sont alimentés par l’apprentissage profond (ou deep learning). Cette méthode consiste à entraîner des réseaux neuronaux artificiels avec de vastes ensembles de données ( pages web entières aux œuvres littéraires classiques). Le modèle va ainsi, dans ce processus d’apprentissage, assimiler la structure, la grammaire, le sens et même le contexte des mots et des phrases des textes qui lui sont fournis.
L’apprentissage profond a révolutionné les modèles de langage en leur permettant de comprendre des nuances subtiles du langage naturel. Ces modèles ne se contentent pas de mémoriser des phrases, ils peuvent également généraliser à partir de ce qu’ils ont appris pour générer du texte cohérent et pertinent.
Comprendre les Prompts
Un “prompt” est essentiellement une instruction donnée au modèle de langage pour lui indiquer ce que l’on attend de lui. Les prompts peuvent prendre de nombreuses formes, allant des questions aux déclarations en passant par des scénarios spécifiques. Ils sont conçus pour orienter le modèle et l’inciter à générer du contenu en réponse à ces instructions.
Les prompts sont particulièrement efficaces car ils permettent aux utilisateurs de communiquer avec les modèles de langage de manière naturelle et intuitive. Au lieu de travailler avec des paramètres complexes ou de coder des instructions algorithmiques, les utilisateurs peuvent simplement écrire des phrases ou des questions pour obtenir des résultats.
Les différents formes de prompt
Il existe une variété de formes de prompts, chacune adaptée à des tâches spécifiques. Voici quelques exemples courants :
- Questions : Les prompts sous forme de questions sont couramment utilisés pour solliciter des réponses spécifiques. Par exemple, en posant “Quelle est la capitale de la France ?” en tant que prompt, le modèle répondra “Paris”.
- Déclarations : Les déclarations sont des prompts qui donnent une directive ou une instruction. Par exemple, “Décrivez les avantages de l’énergie solaire” pourrait être un prompt pour générer un paragraphe sur le sujet.
- Scénarios : Les scénarios sont des prompts qui décrivent une situation ou un contexte. Par exemple, en fournissant un prompt comme “Imaginez que vous êtes un critique de cinéma. Écrivez une critique pour le dernier film que vous avez vu.”
De l’art d’écrire des prompts efficaces
Maintenant que nous avons exploré la nature des prompts et leur rôle crucial dans la communication avec les modèles de langage, passons en revue quelques conseils pratiques pour rédiger des prompts efficaces. La qualité de votre instruction a un impact direct sur la qualité de la réponse générée par le modèle.
Soyez Clair et Concis
La clarté est la clé lors de l’écriture des prompts efficaces. Évitez les ambiguïtés et les formulations complexes. Assurez-vous que l’instruction est directe et que le modèle comprendra immédiatement ce que vous attendez de lui. Si vous posez une question, assurez-vous qu’elle est formulée de manière à n’admettre aucune confusion.
Exemple : Plutôt que “Pouvez-vous m’expliquer en quoi consiste la théorie de la relativité d’Einstein ?”, utilisez “Expliquez la théorie de la relativité d’Einstein.”
Soyez Spécifique
La spécificité est un élément essentiel pour obtenir des réponses précises. Si votre prompt est vague, le modèle peut fournir une réponse générique. Pour des réponses détaillées et pertinentes, précisez ce que vous attendez du modèle. Incluez des détails pertinents dans votre instruction.
Exemple : Plutôt que “Donnez-moi des informations sur les voitures”, utilisez “Fournissez des détails sur les dernières avancées technologiques dans l’industrie automobile.”
Adaptez le Ton et le Style
Adaptez le ton et le style de votre prompt en fonction de la tâche. Pour des tâches formelles, utilisez un langage professionnel. Pour des interactions plus décontractées, un ton amical peut être approprié. Le choix du ton peut influencer la manière dont le modèle génère sa réponse.
Exemple : Pour demander des informations sur un événement, vous pourriez utiliser “Pouvez-vous fournir les détails de l’événement ?” pour un ton formel et “Dis-moi tout sur cet événement !” pour un ton plus décontracté.
Utilisez des Exemples
Fournir un exemple peut être un moyen efficace de guider le modèle. Vous pouvez inclure un exemple de réponse souhaitée dans votre prompt pour montrer au modèle ce que vous attendez. Cela peut être particulièrement utile pour des tâches de rédaction ou de génération de texte.
Exemple : “Résumez le chapitre 3 du livre en utilisant un style similaire à ‘Dans ce chapitre, l’auteur explique que…'”
Expérimentez et Réitérez
N’ayez pas peur d’expérimenter avec différents prompts pour obtenir les résultats souhaités. Les modèles de langage sont sensibles à la formulation des prompts, et il peut être nécessaire d’itérer et d’ajuster votre instruction pour obtenir la réponse recherchée.
Exemple : Si un prompt ne produit pas la réponse souhaitée, essayez différentes formulations ou ajoutez plus de détails à l’instruction.
La rédaction de prompts efficaces est un processus d’affinage, et en suivant ces conseils, vous serez mieux armé pour interagir avec les modèles de langage de manière productive et obtenir des réponses pertinentes et utiles.
J’espère que j’ai réussi à travers cet article à rendre le concept de prompting un peu plus clair pour vous. Sachez quand même que nous n’avons fait qu’effleurer le sujet. Il existe plusieurs techniques selon le type de média que vous souhaitez généré. Dans cet article je me suis limité au contenu textuel cependant vous pourriez bien vouloir générer de l’image ou du son. Dans ces cas là il existe d’autres méthodes comme les prompts négatifs par exemple. Au fil de mes articles je vous parlerez de ces techniques.
