L'ingénierie des prompts : Ne traitez pas les modèles comme des enfants, soyez honnêtes

L'ingénierie des prompts : une approche collaborative

L'ingénierie des prompts est l'art de maximiser la valeur des modèles d'IA en collaborant avec eux pour accomplir des tâches qui seraient autrement impossibles. C'est un processus itératif d'essais et d'erreurs qui permet l'expérimentation et la conception. L'ingénierie des prompts ne se limite pas à la rédaction d'un seul prompt, mais implique l'intégration de prompts dans un système plus vaste, en tenant compte des sources de données, de la latence et du volume de données. Bien que les prompts puissent être traités comme du code, ils sont essentiellement des instructions en langage naturel.

Les qualités d'un bon ingénieur de prompts

Un bon ingénieur de prompts doit posséder des compétences essentielles :

Communication claire : La capacité d'articuler clairement les tâches et de décrire les concepts est primordiale.
Esprit itératif : Une volonté d'itérer et d'observer comment le modèle répond aux prompts est cruciale.
Anticipation des erreurs : Les bons ingénieurs de prompts envisagent les cas inhabituels et la manière dont le modèle pourrait y réagir.
Perspective utilisateur : Il est essentiel de comprendre ce que les utilisateurs vont réellement saisir, y compris les erreurs et le langage non conventionnel.

Principes clés de l'ingénierie des prompts

Voici quelques principes fondamentaux pour une ingénierie des prompts efficace :

Énoncez ce que le modèle ne sait pas : Articulez clairement toutes les informations dont le modèle a besoin pour accomplir la tâche, en évitant les suppositions.
Lisez attentivement les sorties du modèle : Examinez les sorties du modèle pour vous assurer qu'il suit les instructions et qu'il raisonne correctement.
Tenez compte de l'interaction utilisateur : Réfléchissez à la manière dont les utilisateurs interagiront avec le modèle et aux questions qu'ils pourraient poser.
Demandez l'avis du modèle : Demandez au modèle d'identifier les parties floues ou ambiguës du prompt et de suggérer des améliorations.

Quand abandonner un prompt

Il est parfois nécessaire de savoir quand il est temps d'abandonner un prompt :

Le modèle ne comprend pas : Si le modèle ne comprend manifestement pas la tâche, il est préférable de ne pas y consacrer trop de temps.
Les résultats s'écartent davantage : Si chaque ajustement aggrave les résultats, il est préférable d'abandonner l'approche.
Limites des modèles actuels : Certaines tâches peuvent dépasser les capacités des modèles actuels, et il est préférable d'attendre de futures améliorations.

L'honnêteté et la communication directe

Il n'est pas nécessaire de recourir à la tromperie ou aux jeux de rôle avec les modèles d'IA. Il est plus efficace d'être direct et honnête quant à la tâche et à vos objectifs. Évitez les métaphores qui peuvent simplifier excessivement la tâche et conduire à la confusion. Décrivez le contexte et l'environnement en détail, plutôt que de vous fier à des rôles génériques.

Le raisonnement du modèle

Le raisonnement du modèle n'est pas identique à celui de l'humain. Il est important de ne pas trop l'anthropomorphiser. L'accent doit être mis sur la question de savoir si le processus de raisonnement du modèle conduit à de meilleurs résultats. Testez le raisonnement du modèle en supprimant les étapes correctes et en les remplaçant par des étapes incorrectes pour voir s'il obtient toujours la bonne réponse.

L'importance des détails

Les détails ont leur importance :

Grammaire et ponctuation : Bien que cela ne soit pas toujours essentiel, une bonne grammaire et une bonne ponctuation peuvent contribuer à la clarté.
Attention aux détails : Soyez attentif aux détails du prompt, comme vous le feriez avec du code.
Clarté des concepts : Concentrez-vous sur des concepts et un choix de mots clairs, plutôt que sur la grammaire.

Améliorer les compétences en ingénierie des prompts

Voici quelques conseils pour améliorer vos compétences :

Lisez et analysez : Lisez attentivement vos prompts et les sorties du modèle.
Étudiez les bons prompts : Apprenez des prompts bien écrits et expérimentez différentes approches.
Demandez des avis : Obtenez des avis d'autres personnes, en particulier celles qui ne connaissent pas votre travail.
Mettez le modèle au défi : Essayez de faire faire au modèle des choses que vous pensez qu'il ne peut pas faire pour repousser ses limites.

Différences dans l'ingénierie des prompts

Il existe des différences entre les prompts de recherche et les prompts d'entreprise :

Recherche vs. Entreprise : Les prompts de recherche sont axés sur la diversité et l'exploration, tandis que les prompts d'entreprise privilégient la stabilité et la cohérence.
Exemples : Les prompts de recherche utilisent souvent peu d'exemples, tandis que les prompts d'entreprise peuvent en utiliser beaucoup.
Cas limites : Les prompts d'entreprise doivent tenir compte de tous les cas limites, car ils seront utilisés des millions de fois.

L'évolution de l'ingénierie des prompts

De nombreuses techniques de prompting efficaces sont de courte durée, car elles sont incorporées à l'entraînement des modèles. Il existe une tendance croissante à faire confiance aux modèles avec plus de contexte et de complexité. Il devient plus efficace de donner directement des articles aux modèles et de leur demander de générer des exemples. Traitez les modèles comme des outils intelligents, plutôt que comme des enfants qu'il faut simplifier à l'excès.

L'avenir de l'ingénierie des prompts

L'avenir de l'ingénierie des prompts est prometteur :

Compréhension de l'intention : Les modèles deviendront meilleurs dans la compréhension de l'intention, réduisant ainsi le besoin de prompts détaillés.
Génération de prompts : L'ingénierie des prompts sera utilisée pour générer et affiner les prompts, en particulier pour ceux qui n'ont pas d'expérience.
Extraction d'informations : Les modèles pourraient éventuellement extraire des informations directement de notre esprit, plutôt que de s'appuyer sur des prompts explicites.
Approche philosophique : Le prompting impliquera la définition de nouveaux concepts et leur communication au modèle, à l'instar de l'écriture philosophique.