Logo de AiToolGo

Maîtriser la conception de prompts : Stratégies pour optimiser les réponses des modèles de langage IA

Discussion approfondie
Technique
 0
 0
 39
Logo de Gemini

Gemini

Google

Cet article fournit un guide complet sur les stratégies de conception de prompts pour interagir avec des modèles de langage de grande taille (LLMs). Il couvre diverses techniques pour rédiger des prompts efficaces, y compris donner des instructions claires, définir des tâches, spécifier des contraintes, inclure des exemples few-shot, ajouter des informations contextuelles et expérimenter avec différentes valeurs de paramètres. L'article discute également des stratégies d'itération de prompts courantes et des choses à éviter lors de la conception de prompts.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Fournit un guide détaillé et pratique sur les stratégies de conception de prompts pour les LLMs.
    • 2
      Couvre un large éventail de techniques, des instructions de base à l'ajustement avancé des paramètres.
    • 3
      Offre des exemples clairs et des explications pour chaque stratégie.
    • 4
      Inclut des informations sur les stratégies d'itération de prompts et les pièges courants à éviter.

  • • perspectives uniques

    • 1
      Met l'accent sur l'importance d'utiliser des exemples few-shot pour guider le comportement du modèle.
    • 2
      Explique comment décomposer des prompts complexes en composants plus simples pour un traitement plus facile.
    • 3
      Fournit un aperçu complet des valeurs de paramètres courantes et de leur impact sur les réponses du modèle.

  • • applications pratiques

    • Cet article équipe les utilisateurs des connaissances et des outils nécessaires pour concevoir des prompts efficaces pour les LLMs, leur permettant d'obtenir les résultats souhaités et d'optimiser les performances du modèle.

  • • sujets clés

    • 1
      Conception de prompts
    • 2
      Modèles de langage de grande taille (LLMs)
    • 3
      Prompts few-shot
    • 4
      Informations contextuelles
    • 5
      Ajustement des paramètres
    • 6
      Stratégies d'itération de prompts

  • • idées clés

    • 1
      Fournit un guide complet et pratique sur la conception de prompts.
    • 2
      Offre des explications claires et des exemples pour chaque stratégie.
    • 3
      Couvre à la fois des techniques de base et avancées pour l'ingénierie des prompts.

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Comprendre les principes clés de la conception de prompts pour les LLMs.
    • 2
      Apprendre diverses techniques pour rédiger des prompts efficaces, y compris des instructions, des contraintes, des exemples few-shot et des informations contextuelles.
    • 3
      Acquérir des connaissances sur les stratégies d'itération de prompts et les pièges courants à éviter.
    • 4
      Développer la capacité à concevoir des prompts qui suscitent des réponses souhaitées des LLMs.
exemples
tutoriels
exemples de code
visuels
fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

“ Introduction à la conception de prompts

La conception de prompts est un aspect crucial du travail avec des modèles de langage de grande taille (LLMs) comme PaLM et Gemini. Elle consiste à rédiger un texte d'entrée qui guide le modèle pour générer les réponses souhaitées. Une conception de prompts efficace peut améliorer considérablement la qualité et la pertinence du contenu généré par l'IA. Cet article explore diverses stratégies pour optimiser vos prompts afin d'obtenir de meilleurs résultats.

“ Donner des instructions claires et spécifiques

L'un des aspects fondamentaux de la conception de prompts est de fournir des instructions claires et spécifiques au modèle. Cela inclut la définition de la tâche à accomplir, la spécification de toute contrainte et l'exposition du format souhaité de la réponse. Par exemple, lorsque vous demandez un résumé, vous pourriez spécifier la longueur ou le style que vous souhaitez. Des instructions claires aident le modèle à comprendre vos attentes et à produire des résultats plus précis.

“ Inclure des exemples few-shot

Les prompts few-shot consistent à fournir au modèle des exemples des paires d'entrée-sortie souhaitées. Cette technique peut être particulièrement efficace pour guider le comportement et le format de sortie du modèle. Lors de l'utilisation d'exemples few-shot, il est important d'utiliser un formatage cohérent à travers les exemples et d'expérimenter avec le nombre optimal d'exemples pour votre tâche spécifique. Les exemples doivent démontrer des modèles à suivre plutôt que des antipatterns à éviter.

“ Ajouter des informations contextuelles

Incorporer des informations contextuelles pertinentes dans vos prompts peut considérablement améliorer la compréhension du modèle et la qualité de ses réponses. Cela peut inclure des informations de fond, des détails spécifiques ou des contraintes que le modèle doit prendre en compte lors de la génération d'une réponse. En fournissant du contexte, vous aidez le modèle à produire des résultats plus précis et adaptés.

“ Utiliser des préfixes et des entrées partielles

Les préfixes peuvent être utilisés pour signaler des parties sémantiquement significatives de l'entrée ou le format de sortie attendu. Par exemple, utiliser 'JSON :' comme préfixe de sortie peut guider le modèle à générer des réponses au format JSON. De plus, fournir des entrées partielles et permettre au modèle de les compléter peut être un moyen efficace de guider les réponses, surtout lorsqu'il s'agit de formats ou de modèles spécifiques.

“ Décomposer des prompts complexes

Pour des tâches complexes, il est souvent bénéfique de décomposer les prompts en composants plus simples. Cela peut impliquer de créer des prompts séparés pour différentes instructions, de chaîner des prompts pour des tâches séquentielles ou d'agréger des réponses provenant de tâches parallèles. Cette approche aide à gérer la complexité et peut conduire à des résultats plus précis et ciblés.

“ Expérimenter avec les paramètres du modèle

Les paramètres du modèle tels que la température, top-K, top-P et le nombre maximal de tokens de sortie peuvent affecter considérablement les réponses générées. Expérimenter avec ces paramètres vous permet d'ajuster l'équilibre entre créativité et déterminisme dans les sorties du modèle. Par exemple, des valeurs de température plus basses entraînent généralement des réponses plus déterministes, tandis que des valeurs plus élevées peuvent conduire à des sorties plus diverses ou créatives.

“ Stratégies d'itération de prompts

La conception de prompts est un processus itératif. Si vous n'obtenez pas les résultats souhaités, essayez de reformuler votre prompt, de passer à une tâche analogue ou de changer l'ordre du contenu dans le prompt. Il est également important d'être conscient des réponses de secours et de la manière de les traiter, par exemple en ajustant le paramètre de température.

“ Meilleures pratiques et choses à éviter

Bien que la conception de prompts offre de nombreuses possibilités, il est important d'être conscient des limitations. Évitez de vous fier aux modèles pour générer des informations factuelles sans vérification, et faites preuve de prudence lors de leur application à des problèmes mathématiques et logiques. Validez et vérifiez toujours les sorties, en particulier pour des applications critiques. Des tests continus et un perfectionnement des prompts sont essentiels pour obtenir des résultats optimaux avec les modèles de langage IA.

 Lien original : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies

Logo de Gemini

Gemini

Google

Commentaire(0)

user's avatar

    Apprentissages similaires

    Outils connexes