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Ingénierie des prompts pour l’IA générative

Des instructions solides afin d’obtenir des résultats IA fiables

James Phoenix et Mike Taylor

O’Reilly, 2024

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Classement éditorial

Caractéristiques

Analytique
Approche scientifique
Pratique

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Les IA génératives entraînées à partir de grands modèles de langage ou de diffusion, sont sur le point de transformer en profondeur notre manière de vivre et de travailler. Toutefois, pour obtenir des réponses à la fois pertinentes et précises, il faut fournir à ces modèles les bons types d’instructions, ce qui nécessite des compétences d’ingénierie des prompts. Dans ce guide concret pratique, avec des exemples concrets, le data scientist James Phoenix et le spécialiste de la formation en IA générative Mike Taylor dévoilent les méthodes clés pour formuler des prompts, qu’ils soient textuels ou visuels, capables de générer les résultats escomptés.

Résumé

Adoptez des principes de base pour optimiser votre modèle d’IA.

L’ingénierie des prompts consiste à formuler des requêtes spécifiques capables d’orienter efficacement un modèle d’IA comme ChatGPT pour obtenir une réponse conforme aux attentes. Des prompts bien rédigés comprennent des instructions précises sous forme de texte, que ce soit pour de grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ou des IA de diffusion d’images comme Midjourney. Vous augmentez ainsi considérablement les chances d’obtenir une réponse de qualité. En général, les LLM sont entraînés sur presque l’ensemble du contenu disponible sur Internet, mais ils peuvent ensuite être améliorés. Des instructions vagues mèneront souvent à des réponses standard, tandis que des prompts soigneusement réfléchis permettent d’obtenir des réponses plus précises et plus convaincantes.

Les grands modèles de langage fonctionnent essentiellement en anticipant la suite d’une séquence, en se basant sur le prompt. La rédaction de ces prompts, qui est à la fois un art et une compétence, repose sur quelques principes essentiels.

Soyez explicite quant au type de réponse attendue...

À propos des auteurs

James Phoenix a donné plus de 60 cours sur la science des données chez General Assembly et par l’intermédiaire de son entreprise, Vexpower. Mike Taylor a créé l’agence de marketing internationale Ladder et enseigne également l’IA générative par l’intermédiaire de Vexpower.