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L'ingénierie rapide est en train de devenir rapidement l'une des compétences les plus précieuses dans le monde actuel piloté par l'IA. Votre capacité à communiquer efficacement avec de grands modèles de langage (LLM) tels que le GPT-4 d'OpenAI ou le Claude d'Anthropic détermine la qualité de leurs résultats. Qu'il s'agisse d'explorer l'écriture créative, de résoudre des problèmes techniques ou d'automatiser des tâches complexes, élaborer des instructions réfléchies, claires et précises est la clé pour exploiter le véritable potentiel de l'IA.
L'ingénierie rapide est une compétence cruciale dans le monde de l'IA d'aujourd'hui. La qualité de vos interactions avec les grands modèles linguistiques (LLM) dépend de la clarté, de la précision et de la minutie avec lesquelles vous rédigez vos instructions. En maîtrisant cela, vous pouvez libérer le potentiel incroyable de l'IA dans tous les domaines, de l'écriture créative à l'automatisation de tâches complexes.
Points clés à garder à l'esprit :
Une ingénierie rapide efficace fait appel à des techniques intelligentes telles que la chaîne de pensée (CoT) pour les problèmes complexes, la génération retrieval-augmentée (RAG) pour ajouter des faits et l'apprentissage Few-Shot pour enseigner les modèles d'IA. Ces méthodes vous aident à tirer le meilleur parti des LLM tout en gardant les choses précises et adaptables.
Les instructions CoT aident les LLM à décomposer les problèmes complexes en étapes plus petites et plus simples, les rendant ainsi plus précises et plus logiques. En guidant le modèle à travers les étapes intermédiaires, le CoT veille à ce que chaque aspect du problème reçoive l'attention qu'il mérite, ce qui conduit à des réponses plus claires et plus réfléchies. Cela est particulièrement utile pour le raisonnement en plusieurs étapes ou lorsque vous avez besoin d'explications détaillées.
La technique de la chaîne de feedback est une méthode incitative qui guide l'IA générative vers des réponses précises en fournissant un feedback intermittent pendant le processus de résolution des problèmes. Cette approche est similaire à celle de la chaîne de pensée, mais avec l'étape supplémentaire qui consiste à ajuster la direction de l'IA en fonction des commentaires.
Exemple : Supposons que vous demandiez à une IA générative de calculer l'aire d'un triangle ayant une base de 5 et une hauteur de 3. L'IA répond par une mauvaise réponse. Vous fournissez des commentaires en lui demandant de « réévaluer la formule » ou de « revérifier le calcul ». L'IA ajuste sa réponse en conséquence, fournissant une réponse plus précise.
Comment utiliser Chain-of-Feedback :
En utilisant la technique de la chaîne de feedback, vous pouvez améliorer la précision des réponses génératives de l'IA et éviter les hallucinations liées à l'IA.
Chaîne de densité est une technique d'ingénierie rapide qui vise à regrouper le plus grand nombre de contextes ou d'informations pertinents en une seule invite afin d'améliorer les réponses des modèles. Il s'agit de créer des instructions denses et informatives qui guident le modèle de manière efficace sans être trop verbeux. Cette technique est particulièrement utile lorsqu'il s'agit de modèles qui bénéficient d'instructions détaillées mais compactes.
Prompt régulier :
« Expliquez la photosynthèse à un enfant de 10 ans. »
Chaîne de densité rapide :
« Expliquez la photosynthèse, le processus utilisé par les plantes pour transformer la lumière du soleil, l'eau et le dioxyde de carbone en nourriture et en oxygène, d'une manière qu'un enfant de 10 ans peut facilement comprendre. »
La connexion des modèles d'IA à des bases de connaissances externes ajoute des informations factuelles en temps réel à leurs réponses.
Consultez le guide d'Eden AI sur comment créer un chatbot RAG avec des LLM pour obtenir des instructions détaillées sur la mise en œuvre efficace du RAG.
Incitation à un stimulus directionnel est une technique dans laquelle l'invite guide explicitement le processus de réflexion ou le raisonnement du modèle en utilisant des indices directionnels. Ces indices encouragent le modèle à générer des réponses d'une manière spécifique, par exemple en raisonnant étape par étape ou en se concentrant sur des aspects particuliers d'une tâche.
ReACT associe le raisonnement à l'action. Le modèle ne se contente pas de réfléchir à un problème, mais prend également des mesures, comme rechercher des faits ou effectuer des calculs, pour l'aider à mieux raisonner. Cela renforce la capacité du modèle à gérer des tâches complexes en lui permettant d'utiliser activement des données externes et de prendre des décisions éclairées.
Few-Shot Learning donne à l'IA quelques exemples d'entrées-sorties pour l'aider à comprendre la tâche et à l'appliquer à des situations similaires. Cela permet à l'IA d'apprendre des modèles et de les utiliser pour de nouvelles tâches connexes, même avec des données d'entraînement limitées.
Autocohérence est une technique qui améliore la fiabilité des résultats du modèle en générant plusieurs réponses à la même invite et en sélectionnant la réponse la plus cohérente ou la plus courante. Cette approche suppose que le consensus entre les résultats indique une confiance et une précision plus élevées.
Le modèle génère plusieurs réponses : « Paris », « Paris », « Lyon », « Paris ».
Sortie finale : « Paris » (sélectionné en raison de sa fréquence).
Vous pouvez même utiliser les LLM pour améliorer vos instructions ! Demandez au modèle de suggérer des moyens de rendre vos instructions plus claires, plus structurées et plus spécifiques pour de meilleurs résultats.
L'optimisation rapide consiste à affiner les instructions pour améliorer la qualité des résultats de l'IA. Des outils d'optimisation rapides tels que Les IA d'Eden permettent aux utilisateurs de tester les instructions sur plusieurs modèles d'IA, rationalisant ainsi le processus d'obtention de résultats précis et efficaces.
Outils d'optimisation rapides, comme l'outil de gestion des versions d'Eden AI intégré à leur flux de travail, permettent aux utilisateurs de tester les instructions sur plusieurs modèles d'IA, rationalisant ainsi le processus d'obtention de résultats précis et efficaces. En fournissant des commentaires et en testant différentes variantes, ces outils permettent d'améliorer en permanence la rapidité de la formulation. En outre, l'outil de gestion des versions permet aux utilisateurs de suivre l'évolution des invites, garantissant ainsi que la version la plus efficace est utilisée.
De nombreuses instructions pré-optimisées sont disponibles en ligne, souvent classées par tâche (comme la rédaction créative, la synthèse des données ou le support technique).
La maîtrise de l'ingénierie rapide change la donne en matière d'exploitation des capacités de l'IA. En appliquant ces techniques (chaîne de pensée, génération augmentée par extraction, apprentissage par quelques clichés, etc.), vous pouvez obtenir des résultats très précis, pertinents et percutants. Que vous soyez développeur, rédacteur ou professionnel des affaires, ces compétences vous aideront à exploiter pleinement la puissance de l'IA.
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