Guide de l'ingénierie des prompts | Apprenez à optimiser vos prompts

Prompt Engineering Guide

Découvrez les techniques d'ingénierie des prompts pour améliorer l'utilisation des modèles de langage dans diverses applications.

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Guide de l'ingénierie des prompts 🎓

L'ingénierie des prompts est une discipline relativement nouvelle qui consiste à développer et à optimiser des prompts pour utiliser efficacement les modèles de langage (ML) dans une grande variété d'applications et de sujets de recherche. Les compétences en ingénierie des prompts aident à mieux comprendre les capacités et les limites des grands modèles de langage (LLM).

Introduction à l'ingénierie des prompts

Les chercheurs utilisent l'ingénierie des prompts pour améliorer la capacité des LLM sur une large gamme de tâches courantes et complexes, telles que la réponse à des questions et le raisonnement arithmétique. Les développeurs conçoivent des techniques de prompting robustes et efficaces qui interagissent avec les LLM et d'autres outils.

L'ingénierie des prompts ne se limite pas à la conception et au développement de prompts. Elle englobe un large éventail de compétences et de techniques utiles pour interagir et développer avec les LLM. C'est une compétence importante pour interfacer, construire et comprendre les capacités des LLM.

Techniques d'ingénierie des prompts

Voici quelques techniques clés que vous pouvez utiliser :

  • Zero-shot Prompting : Utiliser un prompt sans exemples préalables.
  • Few-shot Prompting : Fournir quelques exemples pour guider le modèle.
  • Chain-of-Thought Prompting : Encourager le modèle à réfléchir à haute voix.
  • Meta Prompting : Créer des prompts qui génèrent d'autres prompts.

Applications de l'ingénierie des prompts

L'ingénierie des prompts peut être utilisée pour améliorer la sécurité des LLM et développer de nouvelles capacités, comme l'augmentation des LLM avec des connaissances de domaine et des outils externes. Voici quelques applications :

  • Génération de données : Créer des ensembles de données synthétiques pour l'apprentissage.
  • Évaluation de la créativité : Tester la capacité du modèle à générer des idées nouvelles.
  • Extraction d'informations : Utiliser les LLM pour extraire des données pertinentes de textes.

Conclusion

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Dernière mise à jour : 18 septembre 2024

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