Essentiels du prompt engineering

Bienvenue dans le monde du prompt engineering ! C'est votre premier pas pour maîtriser comment communiquer efficacement avec les grands modèles linguistiques (LLM).

Pensez à un LLM comme un assistant incroyablement compétent et polyvalent. Le prompt engineering est l'art et la science de poser des questions et de donner des instructions d'une manière qui vous permet d'obtenir la meilleure réponse possible.

Fondations : ce qui fait fonctionner les LLM

Démocratisation de l'IA

L'interaction efficace avec les LLM n'est plus l'apanage des data scientists. Tout le monde peut apprendre à écrire des prompts qui libèrent la puissance de ces modèles. Ce guide est votre point de départ.

Les LLM comme moteurs de prédiction

À la base, les LLM sont des moteurs de prédiction sophistiqués. Ils fonctionnent en prédisant le mot (ou "token") le plus probable dans une séquence, basé sur les vastes quantités de données textuelles sur lesquelles ils ont été entraînés. Lorsque vous donnez un prompt à un LLM, il démarre ce processus de prédiction, générant du texte un token à la fois.

La nature itérative du prompt engineering est essentielle : vous concevez un prompt, vous le testez, vous analysez la sortie et vous affinez votre prompt. Des prompts inadéquats peuvent entraîner des sorties ambiguës, inexactes ou non pertinentes, c'est pourquoi l'amélioration continue est vitale.

Le 'prompt' défini

Un prompt est simplement l'input que vous fournissez à un LLM. Cela peut être une question, une instruction, un morceau de texte à compléter, ou même des exemples du type de sortie que vous souhaitez. Le LLM utilise ce prompt comme point de départ pour générer sa réponse.

Facteurs influençant l'efficacité du prompt

Sélection du modèle : différents modèles ont différentes forces.
Données d'entraînement : les connaissances du modèle sont basées sur ses données d'entraînement.
Configuration du modèle : paramètres comme la température (créativité) et les limites de tokens.
Choix des mots et ton : la façon dont vous formulez votre demande est importante.
Structure du prompt : l'organisation de votre prompt.
Nuances contextuelles : fournir des informations de fond pertinentes.

Techniques de prompting de base : pour commencer

Explorons quelques techniques fondamentales pour commencer votre voyage. Ce sont les éléments constitutifs des stratégies plus avancées.

1. Prompting Zero-shot : il suffit de demander

Le prompting zero-shot est la forme la plus simple. Vous fournissez une description de la tâche directement au LLM, en vous fiant à ses connaissances préexistantes pour comprendre et exécuter la tâche sans aucun exemple spécifique.

Exemple : résumé zero-shot

Imaginez que vous souhaitez résumer un morceau de texte :

Prompt:
Summarize the following text into one sentence:
"The quick brown fox jumps over the lazy dog. This classic pangram contains all the letters of the English alphabet and is often used for testing typewriters and fonts."

Expected LLM output:
This pangram is used for testing typing equipment.

Quand utiliser le zero-shot

Le zero-shot fonctionne mieux pour les tâches simples où le LLM a probablement de solides connaissances antérieures, comme un résumé simple, une traduction, ou répondre à des questions générales.

2. Prompting One-shot & Few-shot : apprendre par l'exemple

Parfois, juste demander ne suffit pas. Le prompting one-shot et few-shot améliorent significativement les résultats en fournissant au LLM un (one-shot) ou quelques (few-shot) exemples du format input/output souhaité. Cela "montre au modèle un pattern qu'il doit suivre."

La clé du succès est de sélectionner des exemples de HAUTE QUALITÉ et diversifiés.

Exemple : classification de sentiment few-shot

Imaginons que vous vouliez classifier le sentiment d'un texte :

Prompt:
Classify the sentiment of the following movie reviews as positive, negative, or neutral.

Review: "Absolutely loved this film! The acting was superb and the story was captivating."
Sentiment: positive

Review: "I was really disappointed. The plot was predictable and the characters were flat."
Sentiment: negative

Review: "It was an okay movie. Nothing special, but not terrible either."
Sentiment: neutral

Review: "This is the best cinematic experience I've had all year!"
Sentiment:

Output LLM attendu : positif

Quand utiliser le one-shot & few-shot

Utilisez ces techniques lorsque les tâches sont plus nuancées, nécessitent un format de sortie spécifique, ou lorsque le LLM pourrait mal interpréter une requête zero-shot. Plus la tâche est complexe, plus le prompting few-shot devient bénéfique.

Bonnes pratiques initiales : écrire de meilleurs prompts

Même avec les techniques de base, suivre certaines bonnes pratiques peut améliorer considérablement vos résultats.

La simplicité est la clé

Utilisez un langage concis et facile à comprendre. Allez droit au but. Utilisez des verbes qui décrivent clairement l'action que vous souhaitez que le LLM entreprenne (par exemple, "résumez", "traduisez", "expliquez", "générez").

Soyez spécifique

Évitez l'ambiguïté et le langage générique. Plus votre prompt est spécifique, mieux le LLM peut comprendre votre intention et fournir un output pertinent. Par exemple, au lieu de "parlez-moi des chiens", essayez "parlez-moi de la durée de vie typique et des problèmes de santé courants des Golden Retrievers."

Fournissez des exemples (surtout pour le few-shot)

Comme nous l'avons vu, les exemples sont puissants. Ils servent de point de référence pour le modèle, le guidant vers le style et le contenu de sortie souhaités.

Vous avez maintenant couvert les bases ! Dans la section suivante, nous nous plongerons dans des techniques plus avancées pour affiner davantage vos compétences en prompting.

Chapitre suivant : Techniques avancées