L’art de l’ingénierie rapide (prompt) devient une compétence essentielle pour exploiter efficacement le potentiel de l’intelligence artificielle au fur et à mesure de son évolution. Mais malgré son importance, l’ingénierie rapide est souvent réduite à des conseils simplistes tels que « soyez précis » ou à des astuces rapides telles que « réfléchissons étape par étape ».
Bien qu’utiles pour les débutants, ces conseils ne font qu’effleurer la surface. Une véritable ingénierie de l’invite nécessite une compréhension beaucoup plus profonde des mécanismes qui sous-tendent les réponses de l’IA, allant bien au-delà de ce qui n’est souvent qu’un peu plus qu’une recherche Google zéro-shot. Nous allons ici passer en revue quelques principes fondamentaux pour expliquer pourquoi une bonne invite fonctionne réellement.
La compréhension de l’intégration
Lorsque nous introduisons une invite dans un modèle, celui-ci ne traite pas le langage comme nous le faisons ; au lieu de cela, chaque mot ou phrase est transformé en une représentation numérique qui capture à la fois le sens et le contexte du langage. Ces encastrements servent de cartographie interne au modèle, l’aidant à interpréter les relations, les nuances et les associations entre les mots.
Pour les ingénieurs prompts, la compréhension des embeddings est essentielle pour une intuition rapide. La façon dont un mot est représenté dans l’espace d’intégration détermine la manière dont le modèle l’interprète, ce qui vaut pour le contenu et l’orientation des réponses.
Par exemple, si une invite demande des informations sur la « fabrication », le modèle tirera du contenu basé sur les enchâssements liés à ces termes, en puisant potentiellement dans des domaines tels que :
- les processus de production,
- la logistique de la chaîne d’approvisionnement
- ou les avancées technologiques.
L’ingénieur chargé de l’élaboration de l’invite peut influencer ces réponses en formulant habilement le texte, ce qui permet d’améliorer la pertinence et la profondeur des résultats.
La compréhension des enchâssements permet aux ingénieurs de mieux enchaîner les messages-guides, où chaque réponse s’appuie sur les interactions précédentes. En élaborant des séquences en gardant à l’esprit les relations d’intégration, les ingénieurs d’assistance créent des conversations complexes et contextuelles qui s’adaptent à des besoins spécifiques, produisant des résultats détaillés et réactifs.
Le rôle de l’attention : Orienter la focalisation du modèle
L’attention est un autre élément essentiel de l’ingénierie des messages rapides. Contrairement à l’attention humaine, qui peut passer dynamiquement d’un sujet à l’autre, l’attention de l’IA accorde de l’importance aux relations entre les mots du texte de l’invite et de la réponse. L’attention aide le modèle à donner la priorité à certaines parties de l’entrée, et une invite bien conçue l’utilise pour orienter l’attention du modèle.
Prenons l’exemple d’une invite demandant une vision nuancée d’un chat assis sur un tapis. Les ingénieurs en charge des messages peuvent guider le modèle pour qu’il mette l’accent sur les aspects pertinents du sujet du message, tels que la posture du chat, la texture et la couleur du tapis, ou l’ambiance générale de la scène, afin d’obtenir une réponse plus détaillée et plus vivante. Cette approche de l’incitation, connue sous le nom de stimulus directionnel, permet d’extraire du modèle des réponses plus riches et plus pertinentes.
La génération assistée par récupération pour des réponses améliorées
La génération assistée par récupération (RAG) associe l’IA générative aux systèmes de récupération afin d’améliorer la précision et la pertinence des réponses.
L’ingénierie d’aide traditionnelle s’appuie sur les connaissances internes d’un modèle, qui peuvent être obsolètes ou incomplètes. La RAG remédie à ce problème en ajoutant une couche d’extraction qui tire des informations actuelles et contextuelles de sources externes telles que des bases de données ou des moteurs de recherche, ce qui permet au modèle de fournir des réponses plus précises et plus récentes.
RAG transforme l’ingénierie des messages-guides. Elle permet aux ingénieurs de structurer les messages-guides de manière à ce que les composantes de recherche et de génération travaillent ensemble, ce qui est particulièrement utile pour les sujets complexes ou en évolution rapide. Par exemple, une invite concernant les « changements récents dans les lois sur la confidentialité des données » peut inciter le modèle à rechercher les derniers documents juridiques ou les dernières nouvelles, qu’il combine ensuite avec les informations internes via le RAG pour les synthétiser en une réponse cohérente. Cette double capacité réduit les hallucinations et permet au modèle de s’appuyer sur des informations fiables en temps réel.
L’incitation à la création d’images et le processus de diffusion
Dans la génération d’images, l’ingénierie des messages-guides revêt un autre degré de complexité.
Ici, les messages-guides ne se limitent pas à des mots, mais guident un modèle à travers le processus de diffusion, une technique où le bruit aléatoire est transformé de manière itérative en une image cohérente. Le processus de diffusion repose sur des ajustements itératifs, et chaque cycle s’appuie sur le précédent pour affiner une image en fonction des indications de l’invite.
Des descriptions telles que « photographie primée » ou « photographie de mode » peuvent donner des résultats différents selon la façon dont le modèle interprète « primé » ou « mode ». Les ingénieurs rapides doivent comprendre l’interprétation par le modèle des relations spatiales, de la couleur et de la composition afin d’obtenir le résultat souhaité. Au-delà de l’esthétique, il s’agit de guider le modèle à chaque étape pour qu’il s’aligne sur le concept visuel recherché.
Les hallucinations et les pièges d’une mauvaise incitation
L’un des aspects les plus difficiles de l’IA est la gestion des hallucinations, lorsqu’un modèle produit un contenu qui semble plausible mais qui est entièrement fabriqué. Les hallucinations résultent souvent d’invites vagues ou mal structurées, qui laissent trop de place à l’interprétation du modèle. Dans des domaines tels que la santé ou la finance, où la précision est essentielle, même une petite hallucination peut avoir de graves conséquences.
Les ingénieurs d’invite compétents évitent cela en construisant des invites qui minimisent l’ambiguïté, en vérifiant les résultats à l’aide d’invites de vérification des faits et en maintenant une clarté et une concentration rigoureuses.
Prompt Engineering : une véritable compétence
Le prompte engineering est une véritable compétence qui associe l’intuition linguistique à une compréhension technique approfondie des mécanismes de l’IA.
Le besoin d’ingénieurs spécialisés dans les prompts ne fera que croître à mesure que la technologie de l’IA continuera à s’intégrer dans des secteurs allant de l’éducation au divertissement. Ils seront essentiels non seulement pour générer du contenu, mais aussi pour affiner les applications de l’IA, dépanner les résultats et optimiser les performances des modèles dans tous les domaines.
Loin d’être une tendance passagère, l’ingénierie des prompts est en passe de devenir l’une des compétences déterminantes de l’ère de l’IA, un outil essentiel pour établir la communication entre les humains et les machines.
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Quelles sont les prochaines étapes de l’ingénierie des messages-guides ?
Je pense que nous allons assister à une montée en puissance des techniques d’ingénierie automatisée des messages-guides. Ces développements pourraient réduire considérablement les efforts manuels dans la conception d’invites efficaces, permettant des interactions plus efficaces avec les modèles de langage.
L’émergence de la génération d’invites au niveau du référentiel ouvre la voie à des avancées plus spécifiques aux domaines, en adaptant les invites aux nuances des différents domaines.
L’ingénierie éthique des prompts est un aspect que j’estime important, car il existe un risque que les messages-guides perpétuent par inadvertance la discrimination ou les atteintes à la vie privée. En plus, comme la frontière entre la créativité humaine et l’assistance de l’IA devient de plus en plus floue, nous devons maintenir la conversation sur les droits d’auteur et de propriété intellectuelle.
