Maîtriser l'ingénierie des invites : Stratégies pour optimiser les résultats des modèles de langage IA

L'ingénierie des invites est l'art et la science de créer des entrées efficaces pour les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 afin d'obtenir les résultats souhaités. À mesure que la technologie IA progresse, la capacité à communiquer efficacement avec ces modèles devient de plus en plus importante. Ce guide vise à partager des stratégies et des tactiques qui peuvent vous aider à obtenir de meilleurs résultats des LLM, que vous les utilisiez pour des projets personnels, des applications commerciales ou des recherches. Les méthodes décrites dans cet article peuvent souvent être combinées pour un effet accru, et l'expérimentation est encouragée pour trouver les approches qui fonctionnent le mieux pour vos besoins spécifiques. Il convient de noter que certains exemples peuvent ne fonctionner qu'avec les modèles les plus performants, comme GPT-4. Si vous constatez qu'un modèle a des difficultés avec une tâche particulière, essayer un modèle plus avancé pourrait donner de meilleurs résultats.

Pour optimiser vos interactions avec les grands modèles de langage, nous avons identifié six stratégies clés : 1. Rédiger des instructions claires 2. Fournir un texte de référence 3. Diviser les tâches complexes en sous-tâches plus simples 4. Donner aux modèles le temps de "réfléchir" 5. Utiliser des outils externes 6. Tester les changements de manière systématique Chacune de ces stratégies est accompagnée de tactiques spécifiques qui peuvent être mises en œuvre pour améliorer vos résultats. Explorons chaque stratégie en détail.

Une communication claire est cruciale lors du travail avec des modèles IA. Contrairement aux humains, ces modèles ne peuvent pas lire entre les lignes ou inférer des préférences non exprimées. Pour obtenir les meilleurs résultats, il est important d'être explicite et détaillé dans vos instructions. Les tactiques pour rédiger des instructions claires incluent : 1. Inclure des détails dans votre requête pour des réponses plus pertinentes 2. Demander au modèle d'adopter une persona spécifique 3. Utiliser des délimiteurs pour indiquer clairement les parties distinctes de l'entrée 4. Spécifier les étapes nécessaires pour accomplir une tâche 5. Fournir des exemples de résultats souhaités 6. Spécifier la longueur désirée de la sortie Par exemple, si vous souhaitez des réponses brèves, demandez-les explicitement. Si vous avez besoin d'une rédaction de niveau expert, indiquez cette exigence. Si vous préférez un format spécifique, montrez-le dans votre invite. Plus vous êtes spécifique, moins le modèle doit deviner, et plus vous êtes susceptible d'obtenir la sortie que vous souhaitez.

Les modèles de langage peuvent parfois générer des réponses confiantes mais incorrectes, en particulier pour des sujets ésotériques ou lorsqu'on leur demande des citations et des URL. Pour atténuer cela, fournir un texte de référence peut être extrêmement utile. Les tactiques pour fournir un texte de référence incluent : 1. Instruire le modèle à répondre en utilisant un texte de référence spécifique 2. Demander au modèle de répondre avec des citations du texte de référence En fournissant au modèle des informations fiables pertinentes pour la requête actuelle, vous pouvez l'orienter vers des réponses plus précises et bien étayées. Cette approche est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de connaissances spécialisées ou lorsque vous devez vous assurer que la sortie du modèle s'aligne avec des sources d'information spécifiques.

Tout comme en ingénierie logicielle, décomposer des problèmes complexes en composants plus petits et gérables peut conduire à de meilleurs résultats lors du travail avec des modèles de langage. Les tâches complexes ont souvent des taux d'erreur plus élevés, mais en les décomposant en sous-tâches plus simples, vous pouvez améliorer la précision et la gestion. Les tactiques pour diviser les tâches complexes incluent : 1. Utiliser la classification des intentions pour identifier les instructions les plus pertinentes pour une requête utilisateur 2. Résumer ou filtrer le dialogue précédent pour de longues conversations 3. Résumer des documents longs par morceaux et construire un résumé complet de manière récursive Cette approche vous permet de traiter des problèmes plus complexes en abordant chaque composant séparément, réduisant ainsi la probabilité d'erreurs et améliorant la qualité globale de la sortie.

Comme les humains, les modèles IA peuvent bénéficier de prendre le temps de travailler à travers les problèmes étape par étape plutôt que de se précipiter vers une conclusion. Cette approche peut conduire à des réponses plus précises et mieux raisonnées. Les tactiques pour donner aux modèles le temps de réfléchir incluent : 1. Instruire le modèle à élaborer sa propre solution avant de conclure 2. Utiliser un monologue intérieur ou une séquence de requêtes pour cacher le processus de raisonnement du modèle 3. Demander au modèle s'il a manqué quelque chose lors des passes précédentes En encourageant le modèle à adopter une approche méthodique, vous pouvez souvent obtenir des réponses plus fiables et réfléchies, en particulier pour des problèmes complexes ou ceux nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes.

Bien que les modèles de langage soient puissants, ils ont des limites. L'intégration d'outils externes peut aider à compenser ces faiblesses et à améliorer les capacités du modèle. Les tactiques pour utiliser des outils externes incluent : 1. Utiliser la recherche basée sur des embeddings pour mettre en œuvre une récupération de connaissances efficace 2. Employer l'exécution de code pour des calculs précis ou appeler des API externes 3. Donner au modèle accès à des fonctions spécifiques En tirant parti des outils externes, vous pouvez étendre la fonctionnalité du modèle, améliorer sa précision dans des domaines spécifiques et créer des applications IA plus robustes et polyvalentes.

Pour s'assurer que les changements apportés à vos invites ou à la conception du système améliorent réellement les performances, il est crucial de les tester de manière systématique. Cela implique de créer des procédures d'évaluation complètes ou des "evals". Les tactiques pour les tests systématiques incluent : 1. Évaluer les sorties du modèle par rapport à des réponses de référence 2. Concevoir des evals qui sont représentatifs de l'utilisation réelle 3. Inclure un grand nombre de cas de test pour une signification statistique 4. Automatiser le processus d'évaluation lorsque cela est possible En mettant en œuvre des procédures de test rigoureuses, vous pouvez optimiser en toute confiance les performances de votre système IA et prendre des décisions basées sur des données concernant les changements à mettre en œuvre.

L'ingénierie des invites est une compétence puissante qui peut considérablement améliorer vos interactions avec les grands modèles de langage. En appliquant les stratégies et les tactiques décrites dans ce guide – rédiger des instructions claires, fournir un texte de référence, diviser les tâches complexes, donner aux modèles le temps de réfléchir, utiliser des outils externes et tester les changements de manière systématique – vous pouvez améliorer la qualité, la fiabilité et l'utilité des sorties générées par l'IA. N'oubliez pas que le domaine de l'IA évolue rapidement, et ce qui fonctionne le mieux peut changer au fil du temps. Restez curieux, continuez à expérimenter et n'hésitez pas à adapter ces techniques à vos cas d'utilisation spécifiques. Avec de la pratique et de la persévérance, vous serez en mesure d'exploiter tout le potentiel des modèles de langage et de créer des solutions IA plus efficaces.