Comment encoder la compréhension grâce à l'ingénierie des messages-guides

Imaginez que vous créez un programme informatique. En tant qu'architecte du monde numérique, vous ne vous contentez pas de coder des fonctionnalités ; vous encodez une compréhension, vous créez un cadre virtuel pour interagir avec les utilisateurs d'une manière spécifique. Cette image de la création d'un programme n'est pas très éloignée de ce qui se fait dans l'IA conversationnelle moderne lorsque nous nous engageons dans ingénierie rapide.

Ingénierie des messages-guides avec de grands modèles linguistiques (LLM) tels que ChatGPT et Le barde de Google est un aspect essentiel, mais souvent négligé, de ces puissants outils d'IA. Il s'agit en quelque sorte de planter le décor d'un dialogue alimenté par l'IA, en donnant une première orientation à la conversation informatique. Lorsque vous vous engagez avec un LLM, votre demande initiale est votre premier pas dans le vaste paysage des possibilités offertes par ces modèles. C'est votre façon de définir les attentes, d'orienter la conversation et, surtout, de façonner la réponse de l'IA.

Dans ce blog, nous allons nous pencher sur la puissance de l'ingénierie des invites et sur l'importance d'encoder un exemple typique, une façon de penser et des réponses potentielles dans vos invites initiales. Comprendre cela pourrait aider les utilisateurs à économiser des jetons, à conditionner leur assistant IA et à mieux savoir ce qui est possible. À l'instar des premiers programmes informatiques non visuels, un message-guide bien conçu peut servir de boussole et indiquer la bonne direction dans la vaste mer des conversations alimentées par l'IA.

La puissance du codage un exemple typique

Imaginez que vous essayez d'enseigner un nouveau concept à quelqu'un. Que faites-vous ? Vous pouvez expliquer l'idée en termes abstraits, mais il est plus probable que vous fournissiez un exemple typique pour illustrer le concept. Un exemple fournit un contexte, éclaire l'abstrait et rend familier ce qui ne l'est pas. Le même principe s'applique à l'IA conversationnelle, en particulier dans le domaine de l'ingénierie d'assistance.

Lorsque nous codons un exemple typique dans notre message initial, nous donnons à l'IA une idée claire de ce que nous voulons. Cela est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de traiter des demandes ou des tâches complexes. Prenons l'exemple d'un scénario dans lequel nous voulons que notre IA nous aide à rédiger une proposition commerciale. Au lieu d'une instruction vague comme "Rédiger une proposition commerciale", nous pouvons fournir un exemple typique : "Rédigez une proposition commerciale similaire à celle que nous avons faite pour la société ABC l'année dernière". Ici, nous encodons un exemple typique dans l'invite initiale, ce qui donne une direction claire à l'IA.

La clé est ici la spécificité. En donnant à l'IA un exemple concret sur lequel travailler, nous augmentons les chances d'obtenir le résultat souhaité. En outre, cette méthode nous permet d'économiser des tokens : chaque mot ou information que nous fournissons dans l'invite utilise une fraction du nombre total de tokens dont dispose le modèle. Avec un exemple clair, nous pouvons obtenir une réponse plus précise en moins de jetons, ce qui augmente l'efficacité globale de l'interaction.

En guidant notre assistant IA de cette manière, nous le conditionnons à mieux comprendre nos exigences, tout comme un programmeur conditionne un programme informatique. Cela n'améliore pas seulement l'expérience de l'utilisateur, mais élargit également notre compréhension de ce qui est possible avec l'ingénierie d'aide.

N'oubliez pas que la puissance d'une invite bien structurée ne réside pas seulement dans les informations qu'elle contient. Elle réside également dans la manière dont elle s'appuie sur des exemples pour guider la compréhension et les actions de l'IA

Influencer la façon de penser : Guider l'IA à l'aide de messages-guides

En tant qu'êtres humains, nous sommes fortement influencés par notre environnement, nos expériences et les informations que nous consommons, autant d'éléments qui guident notre façon de penser. De la même manière, les modèles d'IA, notamment ChatGPT et Google Bard, sont influencés par les messages que nous leur envoyons.

A travers une ingénierie rapide, prudente et réfléchieNous pouvons ainsi influencer la "façon de penser" de l'IA, en l'orientant vers des réponses plus proches de ce dont nous avons besoin ou de ce que nous anticipons. Cependant, il ne s'agit pas simplement de fournir une commande claire ou un ensemble d'instructions. Il s'agit de capturer l'essence d'un processus de pensée ou d'un cheminement de raisonnement dans l'invite.

Par exemple, disons que nous voulons que l'IA résolve un problème mathématique. Au lieu de demander directement la solution, nous pourrions guider l'IA pour qu'elle démontre les étapes de la résolution du problème. Une invite telle que "Comme si vous étiez un tuteur en mathématiques, expliquez-moi les étapes de la résolution de cette équation..." peut influencer de manière significative la réponse de l'IA, en suscitant une solution étape par étape qui imite la façon de penser d'un tuteur.

Non seulement cette approche fournit à l'IA un chemin clair à suivre, mais elle conditionne également l'utilisateur à interagir avec l'IA d'une manière plus structurée, plus efficace et plus riche en contexte. Elle permet une interaction plus profonde et plus nuancée entre l'utilisateur et l'IA.

L'ingénierie rapide nous permet d'influencer stratégiquement le processus de prise de décision de l'IA. Elle nous permet d'utiliser notre compréhension des mécanismes de l'IA pour façonner sa "façon de penser" et, par conséquent, les résultats qu'elle génère. Il est toutefois important de se rappeler que la précision des résultats est souvent le reflet direct de l'attention portée aux données.

De cette manière, l'art d'élaborer un message d'accueil consiste moins à commander qu'à guider. Nous ne sommes plus de simples utilisateurs interagissant avec une interface. Au contraire, nous devenons les co-créateurs d'un dialogue permanent avec l'IA, influençant activement sa "façon de penser" pour susciter des réponses plus souhaitables.

L'invite initiale en tant que guide de l'utilisateur : Préparer le terrain pour l'interaction

Imaginez que l'on vous remette un nouvel appareil doté de nombreux boutons, molettes et écrans, mais dépourvu de manuel d'utilisation. Le processus consistant à comprendre la fonctionnalité de chaque élément peut s'avérer décourageant, voire carrément frustrant. De même, l'interaction avec des modèles d'IA tels que ChatGPT ou Google Bard peut sembler difficile au départ en raison de l'étendue de leurs applications potentielles.

C'est là que l'invite initiale entre en jeu. Dans le domaine de l'interaction avec l'IA, l'invite initiale peut remplir une fonction similaire à celle d'un manuel d'utilisation, en donnant à l'utilisateur des indications sur ce qui est possible. Elle contribue à conditionner l'utilisateur, en lui fournissant une feuille de route pour son interaction avec l'IA. C'est un peu comme un prélude, qui donne le ton à la conversation qui va suivre.

Supposons que nous utilisions un modèle d'IA pour la création de contenu. Un message initial bien conçu pourrait ressembler à ceci : "Imaginez que vous êtes un écrivain spécialisé dans les voyages et que vous rédigez un article sur les meilleurs cafés de Paris. Commencez votre article par une description vivante d'un charmant café au bord de la Seine." Cela permet non seulement d'orienter l'IA vers la tâche souhaitée, mais aussi de donner à l'utilisateur une idée du type de réponse qui peut être générée.

L'utilisation de l'invite initiale comme guide de l'utilisateur permet également d'économiser des jetons. Lorsque l'utilisateur comprend clairement comment interagir avec l'IA dès le départ, il peut poser des questions plus précises ou fournir de meilleurs conseils, ce qui permet d'utiliser moins de jetons.

Cette utilisation stratégique de l'invite initiale peut considérablement améliorer l'expérience de l'utilisateur, en rendant l'interaction avec l'IA plus intuitive et plus gratifiante. C'est comme l'interface visuelle d'un programme informatique ; elle aide les utilisateurs à naviguer dans les capacités de l'IA et encourage une utilisation plus efficace et plus agréable.

En fin de compte, l'invite initiale est bien plus que le premier message. C'est un outil puissant qui, lorsqu'il est correctement exploité, peut maximiser le potentiel de nos interactions avec l'IA. C'est le point de départ, le guide de l'utilisateur et la clé d'une expérience plus enrichissante avec l'IA.

Encodage de l'expertise dans l'IA

À mesure que nous découvrons les subtilités des grands modèles de langage, il devient évident que l'ingénierie des messages-guides n'est pas seulement une exigence technique : c'est un outil fondamental pour encoder notre façon de penser dans l'intelligence artificielle. Qu'il s'agisse d'un simple rappel ou d'un guide complet, l'invite initiale est la pierre angulaire de l'interaction entre l'homme et l'intelligence artificielle, car elle définit les limites et les possibilités de la conversation.

En utilisant efficacement l'invite initiale, nous pouvons coder un exemple typique de la manière dont l'IA devrait répondre, façonner la manière de penser de l'utilisateur et guider les réponses de l'IA. Cette pratique améliore considérablement l'efficacité de l'interaction avec l'IA en économisant des jetons et en préparant l'utilisateur à la conversation, comblant ainsi le fossé entre les attentes de l'homme et les capacités de l'IA.

Dans l'évolution de l'IA, il est important de reconnaître le rôle essentiel de l'invite initiale en tant qu'outil pour guider, enseigner et communiquer avec l'IA. Alors que nous imaginons la prochaine vague de progrès de l'IA, nous pouvons considérer l'humble invite initiale comme un outil clé pour façonner l'avenir de l'IA conversationnelle.

L'ingénierie rapide est bien plus qu'un simple point de départ : c'est un art et une science qui, lorsqu'ils sont maîtrisés, permettent de libérer tout le potentiel de l'IA.