Qu'est-ce que l'ingénierie des invites ?

Au XXe siècle, les ordinateurs ont changé le monde. Aujourd'hui, l'IA générative est en train de changer le monde.   

L'intelligence artificielle est devenue si puissante qu'elle peut être utile dans presque tous les domaines. Toutes les entreprises et organisations cherchent à utiliser l'IA pour stimuler leur productivité et leur croissance.  

L'IA est puissante. Cependant, elle ne peut pas fournir les meilleurs résultats sans données d'entrée appropriées. Les résultats de l'IA dépendent des données d'entrée. Sans invites efficaces, l'IA fournit des résultats sans rapport avec la question posée. 

C'est ici que commence la magie de l'ingénierie des invites. Il s'agit du processus de création de l'invite la plus efficace. Il produit les meilleurs résultats qui répondent aux attentes des utilisateurs. 

Dans cet article, nous aborderonsce qu'est l'ingénierie des invites, son application, comment créer des invites efficaces, et plus encore. 

Alors, apprenons-en davantage sur l'ingénierie des invites.     

Qu'est-ce que l'ingénierie des invites ? 

Si vous souhaitez apprendre l'ingénierie des invites, vous devez d'abord vous familiariser avec les invites. 

Alors, qu'est-ce que « prompt » exactement ? 

La invite est le texte saisi dansl'IA générative. Elle indique au modèle d'IA ce qu'il doit faire. Ainsi, le résultat du modèle d'IA dépend de la invite. Sans invites efficaces, vous n'obtiendrez pas les résultats souhaités. 

Pour obtenir le résultat souhaité, vous devez rédiger des invites qui indiquent précisément ce que le modèle d'IA doit faire. Le processus de création de ce type d'entrée s'appelle l'ingénierie des invites. L'ingénierie des invites implique l'application de différentes techniques d'invite.  

L'ingénierie rapide aide les modèles d'IA à comprendre précisément les données d'entrée, ce qui se traduit par des résultats précis et exacts. 

Aspects techniques de l'ingénierie rapide

L'ingénierie des invites ne consiste pas seulement à mélanger différents modificateurs, textes et techniques. Il s'agit de créer des invites qui fournissent le meilleur résultat possible. Pour rédiger la meilleure invite, vous devez comprendre certains aspects techniques de l'ingénierie des invites. 

Traitement du langage naturel (NLP)

Le NLPest au cœur de l'intelligence artificielle . Il permet la communication entre les humains et l'IA. Il aide les modèles d'IA à comprendre, analyser et répondre au langage humain de manière contextuelle. Les résultats d'un modèle d'IA dépendent directement de sa maîtrise du NLP. Plus cette maîtrise est élevée, plus les résultats obtenus sont précis. 

LLM (modèles linguistiques à grande échelle) 

Les LLM constituent une partie avancée de l'intelligence artificielle. D'énormes quantités de données leur permettent d'apprendre à prédire le mot suivant dans une phrase. Ils devinent le mot suivant dans une phrase en se basant sur les mots précédents. Cela leur permet de comprendre efficacement le contexte, ce qui les aide à produire un texte cohérent.     

Transformateurs

Les transformateurs sont à la base de nombreux modèles linguistiques de grande envergure, notamment ChatGPT. Il s'agit de types spécifiques de réseaux neuronaux spécialisés dans le traitement de données séquentielles telles que le langage. 

Les Transformers sont doués pour comprendre les relations séquentielles entre les mots dans une phrase. Il existe un élément spécial dans les Transformers appelé « pay attention » (prêter attention). Il aide les LLM à déterminer la tâche la plus importante dans le texte saisi.  

Paramètres

Les paramètres sont des variables des modèles d'IA. Pendant l'entraînement, les modèles d'IA apprennent les variables à partir des données d'entraînement. Les ingénieurs chargés des invites ne les ajustent pas directement. Cependant, les comprendre peut vous aider à comprendre pourquoi les modèles d'IA répondent aux invites d'une certaine manière.    

Jetons 

Les tokens sont des unités de texte que les modèles d'IA lisent et comprennent. Il peut s'agir d'un caractère comme B ou d'un mot comme « puissance ». Les LLM peuvent traiter un certain nombre de tokens. C'est pourquoi les ingénieurs chargés des invites doivent connaître leslimites d'un modèle d'IA. Cela permet de créer des requêtes plus longues et de fournir des données d'entrée plus longues. 

Multimodalité  

La multimodalité est la nouvelle tendance dans le monde de l'IA. Elle permet de comprendre, d'interpréter et de générer différents types de données. La multimodalité peut générer du texte, des images, du code, etc. 

C'est essentiel pour l'ingénierie des invites. Cela permet aux ingénieurs spécialisés dans les invites de créer des invites capables de générer des résultats variés. 

Une bonne compréhension de ces concepts techniques vous aide à créer des invites efficaces. 

Comment fonctionne l'ingénierie des invites ?

L'ingénierie des invites optimise les entrées de l'IA générative. Elle façonne les sorties du modèle d'IA. Elle utilise différentes techniques pour créer des entrées permettant d'obtenir les meilleures sorties possibles des modèles d'IA.  

Les modèles d'IA utilisent l'architecture des transformateurs. Ils traitent de grandes quantités de données via des réseaux neuronaux. Mais ils ont leurs limites. Les ingénieurs prompt créent des entrées en tenant compte des limites des transformateurs. Ils créent des entrées de manière à ce que les modèles d'IA les comprennent précisément. 

Les grands modèles linguistiques (LLM) constituent la colonne vertébrale de l'IA générative. Ils utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les entrées. L'ingénierie des invites crée des invites à l'aide d'un langage naturel simple qui garantit le meilleur résultat possible.            

L'ingénierie rapide fonctionne de manière similaire à la communication entre les êtres humains.

À lire également :Comment fonctionne l'intelligence artificielle ?

Importance de l'ingénierie rapide

L'ingénierie des invites offre de nombreux avantages. Voici quelques raisons évidentes d'utiliser l'ingénierie des invites : 

Amélioration de la précision de sortie

La précision des modèles d'IA est un enjeu crucial. Le prompt engineering contribue à améliorer la précision des résultats des modèles d'IA. Il oriente les modèles d'IA vers les informations pertinentes grâce à des instructions ciblées. Cela permet de contrôler la génération et de garantir la pertinence spécifique au domaine. Il en résulte une amélioration de la précision des résultats. 

Atténuer les interprétations erronées et l'ambiguïté

L'ambiguïté et les interprétations erronées sont des problèmes liés aux résultats des modèles d'IA. Des invites rédigées avec précision peuvent atténuer ces problèmes. L'ingénierie des invites vous aide à créer des invites précises, réduisant ainsi les interprétations erronées et l'ambiguïté.     

Tirer le meilleur parti des modèles d'IA

Qu'est-ce qui importe le plus en matière de performances des modèles d'IA ?

C'est rapide !

Vous n'obtiendrez pas les meilleurs résultats des modèles d'IA sans invites efficaces. L'ingénierie des invites vous aide à créer des invites précises, qui vous permettront d'obtenir les résultats souhaités. 

Selon une étude de cas, l'ingénierie rapide améliore la précision de ChatGpt de 6 %. Elle surpasse également les autres modèles d'IA.        

Responsabilisation des employés 

Prompt Engineering vous permet de créer des invites qui analysent les tâches et recommandent des améliorations. Cela aide les employés à améliorer encore davantage la qualité de leur travail. Cela rend également les employés plus efficaces.        

Applications et exemples d'ingénierie rapide

L'ingénierie rapide trouve des applications dans de nombreux domaines. Voici 8 applications de l'ingénierie rapide :   

1. Génération de contenu

Il ne fait aucun doute que le secteur de la production de contenu est fortement influencé par l'IA générative.73 % des entreprisesutilisent l'IA générative pour produire du contenu. 

L'ingénierie rapide a une application plus large dans la génération de contenu. Par exemple, elle peut vous aiderà générer des textes pour le webet des textes publicitaires. Vous pouvez générer des articles de blog, des plans, des idées de brainstorming, créer des scripts vidéo, etc. à l'aide de l'IA. 

Il peut générer des publications sur les réseaux sociaux pour vos produits et services. Vous pouvez également rédiger des méta descriptions et générer des titres optimisés pour le référencement naturel (SEO) pour vos articles de blog. 

Ici, nousutilisons ChatGPTpour générer un plan d'article de blog. Voyons comment il réagit ! 

L'invite :

Créez un plan optimisé pour le référencement naturel (SEO) pour un article de blog sur le thème « Pratiques de vie durable pour les citadins ». Le public cible est constitué de jeunes professionnels vivant en appartement en ville et souhaitant réduire leur empreinte carbone sans sacrifier leur confort. Le mot-clé principal est « vie durable pour les citadins », les mots-clés secondaires étant « vie urbaine respectueuse de l'environnement », « pratiques de durabilité urbaine » et « conseils pour une vie écologique pour les citadins vivant en appartement ». Incluez des sections sur les économies d'énergie, les transports durables, les produits écologiques et les conseils pour réduire les déchets.

Résultat généré par ChatGPT :

2. Questions et réponses

En matière de questions-réponses, les modèles d'IA ont des applications efficaces. Ils permettent aux utilisateurs de poser des questions sur le site web et d'obtenir des réponses précises. 

Par exemple, imaginez que vous souhaitiez connaître la réponse à une question. Vous essayez différents outils d'IA pour obtenir votre réponse, mais vous n'êtes pas satisfait du résultat. Vous pensez que l'outil ne génère pas ce que vous souhaitez. 

Quelle en est la raison ?

Peut-être que vous ne fournissez pas la suggestion parfaite. 

Nous allons maintenantutiliser Genimi AI, anciennement connu sous le nom de Google Bard, pour répondre à une question. Voyons ce qu'il génère. 

L'invite : 

Veuillez fournir une explication détaillée de l'impact de l'intelligence artificielle sur l'automatisation des emplois, y compris son incidence sur divers secteurs et son potentiel en matière de création d'emplois. Par exemple, le cas échéant, pourriez-vous également aborder le rôle de l'IA dans les secteurs de la santé et de l'automobile ? Je m'intéresse particulièrement aux exemples d'emplois spécifiques qui sont les plus menacés et à ceux qui pourraient voir le jour grâce aux progrès de l'IA.

La réponse générée par Gemini AI

À lire également :Comment utiliser Google Bard AI (désormais Gemini)

3. Traduction linguistique

La traduction linguistique était difficile. 

Oui, vous avez bien lu. 

Cependant, la situation a changé grâce aux LLM. Ils font passer la traduction linguistique à un niveau supérieur. Les LLM utilisent le traitement du langage naturel. Cela leur permet de traduire efficacement et efficacement. 

Traduire un texte dans d'autres langues à l'aide de LLM est un processus simple : il suffit de demander au modèle de le faire. 

Si vous rédigez une consigne parfaite pour la traduction de votre contenu, les plateformes d'IA le traduiront instantanément dans la langue de votre choix.

Voyons un exemple. Nous avons fourni un poème chinois à ChatGPT et lui avons demandé de le traduire en anglais. 

Voici le résultat : 

4. Chatbots et agents conversationnels

Les LLM sont puissants, mais ils ont leurs limites. Vous êtes limité à leurs données d'entraînement. Cela signifie que leurs informations peuvent être obsolètes. De plus, ils n'ont pas accès aux informations les plus récentes. 

Mais l'avantage des grands modèles linguistiques est que vous pouvez leur fournir des informations. Vous pouvez leur fournir des informations pertinentes à partir de la base de données vectorielle. Les LLM utilisent des bases de données vectorielles pour stocker les informations pertinentes.

Les chatbots et les agents conversationnels obtiennent des informations pertinentes à partir de la base de données vectorielle. Les ingénieurs chargés des invites peuvent utiliser ces informations dans les invites pour créer du contenu conversationnel. 

Par exemple, si unchatbot IAfournit un service d'assistance à la clientèle, les ingénieurs peuvent le mettre à jour avec les dernières informations sur les produits. Cela aidera les clients à obtenir les dernières informations sur les produits.  

À lire également :Qu'est-ce que l'IA conversationnelle ?

5. Génération de code et aide à la programmation

Les LLM sont devenusd'excellents outils d'IA pour les développeurs. Ils peuvent aider à créer des applications à partir de zéro. Il suffit de demander : l'IA écrira le code pour vous. 

L'ingénierie par invite fait passer les capacités de codage des modèles d'IA à un niveau supérieur. Grâce à une invite précise, vous pouvez générer le code manquant. De plus, vous pouvez déboguer le codeetcréer un algorithme. Vouspouvez même télécharger une capture d'écran d'une application, et les modèles d'IA généreront le code pour vous.     

Le plus étonnant, c'est que vous pouvez désormaiscréer un site web complet à l'aide de l'IAsans écrire une seule ligne de code. Grâce auxmeilleurs créateurs de sites web basés sur l'IA, qui peuvent générer un site web complet à l'aide de l'intelligence artificielle. 

Dorik AI est le meilleur créateur de sites web basé sur l'IA du secteur . Il peut générer un site web entièrement réactif à partir d'une seule invite. De plus, il alimente votre site avec des textes web attrayants et génère des images au pixel près. Vous pouvez même régénérer le contenu du site web, une section spécifique ou la mise en page complète en écrivant des invites.

Ici, le point important est que plus votre demande sera détaillée, plus votre site web sera précis et attrayant. 

6. Analyse des données

L'analyse des données est une tâche complexe. Elle nécessite une expertise en codage. 

L'ingénierie rapide permet aux non-codeurs d'effectuer des tâches d'analyse de données qui nécessitent généralement des compétences en codage. Cela permet aux analystes de données de se concentrer sur l'extraction d'informations plutôt que de se préoccuper de la syntaxe du code. 

L'ingénierie rapide aide les analystes de données à créer rapidement des prototypes et à explorer des techniques d'analyse de données. Cela leur permet d'itérer et d'expérimenter efficacement. En conséquence, cela aide les analystes de données à trouver la méthode la plus efficace pour répondre à des besoins spécifiques en matière d'analyse de données. 

Le meilleur exemple d'applications de l'ingénierie rapide dans l'analyse des données se trouve dans le domaine médical. L'ingénierie rapide permet aux médecins de poser des questions à des modèles d'IA tels que Med-PaLM 2 au sujet de scanners et d'obtenir des réponses. 

7. Recommandation

La personnalisation a un impact considérable sur le succès des entreprises de commerce électronique et de vente au détail. 88 % des entreprises augmentent considérablement leurs ventes en utilisant des approches personnalisées. 

L'IA générative et l'ingénierie rapide peuvent aider les entreprises à offrir des expériences personnalisées. 

Comment ?  

Les systèmes de recommandation basés sur l'IA peuvent fournir des recommandations personnalisées aux clients. Ces systèmes analysent l'historique de navigation, l'historique d'achat et le taux de clics des clients afin de comprendre leur comportement. Ils recommandent ensuite les meilleurs produits en fonction du comportement du client.    

8. Ressources humaines et recrutement

L'ingénierie rapide a révolutionné le domaine des ressources humaines et du recrutement. Elle offre un large éventail d'applications dans le domaine des RH. Elle améliore l'efficacité du travail des professionnels des RH et permet de gagner du temps. 

Il aide les professionnels des ressources humaines à filtrer les candidatures à l'aide de questions personnalisées. Par exemple, indiquez vos critères de recrutement et les candidatures, puis demandez à l'IA de vous proposer le candidat le plus adapté. Vous verrez alors la magie opérer : les modèles d'IA vous présenteront le meilleur candidat en fonction de vos critères.  

Les professionnels des ressources humaines peuvent analyser les performances des employés à l'aide de questions personnalisées. Cela aide également les professionnels des ressources humaines à élaborer des supports de formation. De plus, cela facilite la créationde programmes d'intégration des employés.

Meilleures pratiques en matière d'ingénierie rapide 

Les techniques et stratégies d'ingénierie des invites vous aident àrédiger des invitesqui produisent les meilleurs résultats. Utilisez ces 5 bonnes pratiques d'ingénierie des invites lorsque vous rédigez des invites. 

1. Définissez clairement la réponse souhaitée.

Que se passera-t-il si vous souhaitez acheter du dentifrice Colgate pour dents sensibles et que vous demandez au commerçant uniquement du dentifrice Colgate ? 

Le commerçant pourrait vous donner n'importe quel dentifrice Colgate. Pour obtenir le dentifrice pour dents sensibles, vous devez demander le dentifrice Colgate Sensitive.

De même, si vous souhaitez obtenir la réponse souhaitée des modèles d'IA, vous devez la définir clairement. 

Par exemple, vous souhaitez qu'un modèle d'IA rédige un essai de 200 mots sur les mangues, décrivant leur histoire, leurs propriétés nutritionnelles et leurs bienfaits pour la santé.  

Alors, quelle sera la meilleure invite dans ce cas ?

Vous devriez utiliser la consigne « Rédigez un essai sur la mangue qui décrit son histoire, ses valeurs nutritionnelles et ses bienfaits pour la santé en 200 mots » plutôt que simplement « Rédigez un essai sur la mangue en 200 mots ». 

2. Utilisez tous les éléments de prompt lorsque vous rédigez des prompts

Une invite comporte plusieurs éléments. Pour rédiger une invite efficace, vous devez les inclure dans celle-ci. 

Les instructions sont un élément important de la invite. Elles indiquent au modèle d'IA ce qu'il doit faire à l'aide d'énoncés assertifs. En général, les invites commencent par des instructions, car celles-ci constituent leur motif central.     

Par exemple, si vous souhaitez simplifier un paragraphe, les instructions pourraient être « simplifiez ce paragraphe « Paragraphe » afin qu'il soit facile à lire ». 

Un autre élément important est la donnée d'entrée ; il s'agit d'informations exploitables. Dans l'exemple, le paragraphe correspond à la donnée d'entrée. 

L'élément context fournit des informations supplémentaires aux modèles d'IA pour leur permettre d'accomplir la tâche. Dans l'exemple, le contexte est « afin qu'il soit facile à lire ». 

L'indicateur de sortie est le dernier élément de l'invite. Il guide la structure fondamentale de la sortie demandée dans l'invite.

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3. Utilisez des techniques d'incitation

Tout ce qui vaut la peine d'être fait nécessite une variété de méthodes et d'approches. De la même manière, pour rédiger des invites efficaces, vous devez utiliser diverses stratégies et techniques. Voici quelques techniques qui vous aideront à rédiger les meilleures invites:

Invite zéro coup : Il s'agit d'une technique simple qui fonctionne mieux pour les tâches faciles. Elle ne fournit aucune donnée supplémentaire au modèle d'IA, elle se contente de poser des questions. 

Prompting en quelques essais : cette méthode fournit des données supplémentaires au modèle d'IA. Elle fournit des exemples à titre d'informations complémentaires. Pour les tâches difficiles, le prompting en quelques essais est très utile. 

Suggestion de chaîne de pensée : cette technique diffère des autres. Elle décompose le raisonnement en étapes intermédiaires plus simples afin d'améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique (LLM). 

Chaînage rapide : cette technique consiste à diviser les tâches complexes en tâches plus petites. Elle utilise ensuite les résultats fournis par les modèles d'apprentissage automatique (LLM) pour terminer la tâche principale. Elle donne de bons résultats pour les tâches difficiles.

4. Veillez à ce que les invites ne soient ni trop simples ni trop complexes.

Quelle est la meilleure invite ?

Une invite qui n'est ni trop simple ni trop complexe. L'invite parfaite se situe entre simplicité et complexité. Vous devez toujours vous assurer que votre invite n'est ni trop simple ni trop complexe. 

Pourquoi ?

Si la consigne est trop simple, elle ne fournira pas suffisamment d'informations au modèle d'IA. Elle donnera donc des résultats sans rapport avec la demande. À l'inverse, si votre consigne est trop complexe, elle perturbera le modèle d'IA. Il ne fournira donc pas le résultat souhaité. 

Ainsi, pour obtenir les meilleurs résultats possibles à partir des modèles d'IA, il convient de maintenir un équilibre entre simplicité et complexité. 

5. Former et évaluer les modèles d'IA

Vous avez peut-être créé d'excellentes invites, mais votre modèle d'IA ne fournit pas le résultat souhaité. 

Alors, quelle est la solution ?

Vous devez entraîner le modèle d'IA avec des informations supplémentaires. La bonne nouvelle, c'est que de nombreux fournisseurs de modèles d'IA vous permettent d'entraîner leur modèle. Cela signifie que vous pouvez collecter et alimenter le modèle d'IA avec de nouvelles informations et créer un modèle d'IA personnalisé.  

Après avoir créé un modèle personnalisé, essayez différentes invites et évaluez les performances. Conservez les invites qui fournissent les meilleurs résultats et créez une bibliothèque d'invites pour travailler avec le nouveau modèle d'IA.   

Conclusion

L'ingénierie des invites n'est ni très facile ni très difficile. Vous pouvez créer des invites efficaces si vous comprenez ce dont il s'agit et ses concepts techniques. 

L'ingénierie rapide a diverses applications, de la génération de texte à la recommandation de produits dans le commerce électronique. Vous pouvez l'utiliser dans tous les domaines qui utilisent l'IA générative.

Vous n'obtiendrez pas le résultat souhaité si votre invite est inefficace. Bien que la conception d'invites ne soit pas difficile, elle nécessite un peu de pratique. Utilisez toutes les techniques décrites dans cet article lorsque vous rédigez votre invite.