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Qu'est-ce que l'ingénierie des invites pour les LLMs ?

by Stephen M. Walker II, Co-Fondateur / PDG

Qu'est-ce que l'ingénierie des invites pour les LLMs ?

L'ingénierie des invites est une technique utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle, spécifiquement avec les grands modèles de langage (LLMs). Elle implique la création d'invites précises pour guider un modèle d'IA, tel que OpenAI GPT-4 ou Google Gemini, à générer les sorties souhaitées.

Effectivement, cela implique de trouver la bonne manière de poser une question pour obtenir la réponse que vous voulez.

L'ingénierie des invites est essentielle car les LLMs peuvent ne pas toujours saisir intuitivement les informations souhaitées en raison d'une intention utilisateur ou d'une structure peu claires.

L'ingénierie des invites peut impliquer une simple reformulation d'une question, ou elle pourrait nécessiter des stratégies plus complexes comme l'utilisation de mots-clés spécifiques, la fourniture de contexte ou la spécification du format de la réponse souhaitée. L'objectif est de tirer le meilleur parti des capacités du modèle d'IA, améliorant à la fois la pertinence et la qualité des réponses générées.

Cette technique devient de plus en plus significative à mesure que l'IA et les LLMs continuent d'évoluer et jouent un rôle plus important dans divers secteurs, y compris la génération de contenu, le support client, l'analyse de données, et plus encore.

Voici un résumé de ce que l'ingénierie des invites implique :

  • Compréhension des capacités du modèle — Savoir ce que le LLM peut et ne peut pas faire est crucial, de sa compréhension de la langue à ses compétences de résolution de problèmes.

  • Création d'invites — Formuler des invites claires et concises qui exploitent les forces du modèle, en utilisant des mots-clés ou des phrases spécifiques.

  • Test itératif — Un processus d'essai, d'erreur et d'évaluation, affinant les invites en fonction des réponses du modèle pour trouver les sorties les plus souhaitées.

  • Contextualisation — Fournir suffisamment de contexte dans l'invite pour que le modèle génère des réponses pertinentes et précises.

  • Conception d'instructions — Formuler l'invite pour spécifier la tâche pour le modèle, comme la génération de texte, la réponse à des questions ou la création de code.

  • Considérations d'alignement — S'assurer que les invites ne conduisent pas à des sorties nuisibles, biaisées ou inappropriées.

Une ingénierie des invites efficace peut considérablement améliorer la performance des LLMs et est un aspect important du travail avec des modèles génératifs.

Quelles sont les meilleures pratiques pour l'ingénierie des invites dans les LLMs ?

L'ingénierie des invites pour les grands modèles de langage (LLMs) implique la création d'entrées qui guident efficacement le modèle pour produire les sorties souhaitées. Voici quelques meilleures pratiques pour l'ingénierie des invites :

  • Comprendre les capacités du modèle — Savoir ce que le modèle fait bien et ses limitations. Cette connaissance peut aider à adapter les invites aux forces du modèle.

  • Être spécifique — Des invites vagues peuvent conduire à des résultats ambigus. Des invites spécifiques aident le modèle à comprendre la tâche et à générer des réponses plus précises.

  • Utiliser des invites contextuelles — Le contexte aide le modèle à mieux comprendre l'invite. Fournir des informations d'arrière-plan pertinentes peut améliorer la qualité de la sortie.

  • Itérer et affiner — L'ingénierie des invites nécessite souvent itération. Si l'invite initiale ne produit pas le résultat souhaité, affinez-la en fonction de la réponse du modèle.

  • Éviter les questions orientées — Les questions orientées peuvent biaiser les réponses du modèle. Assurez-vous que les invites sont neutres pour obtenir des sorties non biaisées.

  • Employer le jeu de rôle — Assigner un rôle au modèle peut orienter ses réponses dans une direction spécifique, les rendant plus pertinentes et engageantes.

  • Utiliser des vérificateurs cognitifs — Incorporer des étapes qui exigent du modèle de vérifier son raisonnement ou les informations qu'il fournit, ce qui peut améliorer la précision de la sortie.

  • Être conscient de la longueur — Des invites trop longues peuvent être encombrantes et peuvent ne pas améliorer la réponse. Gardez les invites concises mais informatives.

  • Choisir les mots avec soin — Le langage utilisé dans l'invite peut influencer le ton et le style de réponse du modèle. Utilisez un langage qui s'aligne avec la sortie souhaitée.

  • Tester et réviser — N'hésitez pas à expérimenter avec différentes invites et à réviser en fonction des résultats. L'ingénierie des invites est un processus itératif.

  • Comprendre les données d'entraînement — Savoir sur quelles données le modèle a été entraîné peut aider à créer des invites qui s'alignent avec les "expériences" du modèle.

  • Utiliser des marqueurs — Lors de la fourniture de contexte ou de données, indiquez clairement où cela commence et se termine, afin que le modèle sache quelles informations considérer.

  • Tirer parti des modèles existants — Recherchez des modèles d'invites qui ont été efficaces pour d'autres et adaptez-les à vos besoins.

  • Rester à jour — Les modèles de langage évoluent, alors restez informé des derniers développements et ajustez vos stratégies d'ingénierie des invites en conséquence.

En suivant ces meilleures pratiques, vous pouvez créer des invites qui sont plus susceptibles de susciter les réponses souhaitées des LLMs, rendant vos interactions avec ces modèles plus efficaces et efficientes. Consultez la documentation sur l'ingénierie des invites de Klu documentation sur l'ingénierie des invites pour plus de meilleures pratiques.

Comment fonctionnent les invites avec les LLMs ?

Les invites agissent comme une forme de communication entre l'utilisateur et le grand modèle de langage (LLM). Elles servent d'entrée qui instruit le LLM sur le type d'information ou de réponse attendu. Voici comment les invites fonctionnent avec les LLMs :

  • Entrée initiale — L'invite est le premier morceau de texte entré par l'utilisateur. Elle prépare le terrain pour l'interaction et indique au LLM sur quoi se concentrer.

  • Interprétation — Le LLM traite l'invite en analysant le texte et en interprétant l'intention de l'utilisateur. Cela implique de comprendre la langue, le contexte et toutes les instructions spécifiques fournies.

  • Compréhension contextuelle — Les LLMs utilisent l'invite pour construire un contexte pour leur réponse. Cela inclut toute information d'arrière-plan, le ton et le type de contenu (par exemple, formel, informel, technique) attendu.

  • Génération de réponse — Sur la base de l'invite et de son contexte, le LLM génère une réponse. Cette réponse est créée en prédisant la séquence de mots ou de phrases qui continue le mieux à partir de l'invite, en utilisant des modèles appris pendant sa formation.

  • Affinement — Les utilisateurs peuvent affiner la sortie en ajustant l'invite, en ajoutant plus d'informations ou en posant des questions de suivi. Ce processus itératif aide à affiner les réponses du LLM pour mieux correspondre aux attentes de l'utilisateur.

Les invites sont la clé pour débloquer le potentiel des LLMs, et une ingénierie des invites habile peut conduire à des sorties plus précises, pertinentes et utiles du modèle.

Quelles techniques sont utilisées dans l'ingénierie des invites ?

L'ingénierie des invites implique la création d'entrées (ou "invites") à un modèle d'IA d'une manière qui élicite la sortie souhaitée. Voici quelques techniques courantes utilisées dans l'ingénierie des invites :

  • Conception d'invites — Cela implique de créer des instructions claires pour l'IA, de fournir des exemples de la sortie souhaitée et d'ajuster progressivement l'invite en fonction des réponses de l'IA.

  • Invitation à la chaîne de pensée — Cette technique encourage l'IA à "penser à haute voix" en décomposant le processus de résolution de problèmes en étapes.

  • Apprentissage par quelques exemples — Cela implique d'inclure quelques exemples dans l'invite pour guider l'IA sur la tâche à accomplir.

  • Apprentissage sans exemple — Cette technique nécessite de créer des invites qui permettent à l'IA de comprendre et d'effectuer des tâches sans exemples préalables.

  • Modèles d'invites — Cela implique d'utiliser un modèle structuré qui peut être rempli avec différents contenus pour des tâches similaires.

  • Ajustement des invites — Cette technique implique de peaufiner le modèle de langage sur une série d'invites bien conçues pour améliorer la performance sur des tâches spécifiques.

  • Invitation négative — Cela implique de dire à l'IA ce qu'il ne faut pas faire pour éviter les types de réponses indésirables.

  • Méta-invites — Ce sont des invites qui instruisent l'IA de considérer plusieurs perspectives ou de générer plusieurs options avant de fournir une réponse.

  • Chaînage d'invites — Cela implique d'utiliser la sortie d'une invite comme entrée pour une autre pour construire un raisonnement complexe ou des flux de travail.

  • Analyse de sensibilité — Cette technique implique de tester comment les changements dans l'invite affectent la sortie pour comprendre le comportement du modèle.

  • Jeu de rôle — Cela implique d'assigner à l'IA un personnage ou une persona pour influencer le style et le contenu de ses réponses.

  • Intégration contextuelle — Cela implique d'inclure un contexte ou des informations d'arrière-plan pertinentes pour aider l'IA à mieux comprendre l'invite.

  • Optimisation des hyperparamètres — Cette technique implique d'ajuster les paramètres du modèle comme la température et les jetons maximaux pour peaufiner la sortie.

  • Concaténation d'invites — Cela implique de combiner plusieurs invites ou éléments en une seule entrée pour guider l'IA dans la génération d'une réponse complète.

  • Invitation multimodale — Cette technique implique d'utiliser des invites qui incluent non seulement du texte mais aussi d'autres modalités comme des images ou des sons (pour les modèles qui prennent en charge cela).

L'ingénierie des invites est un mélange d'art et de science, impliquant souvent beaucoup d'expérimentation pour trouver la manière la plus efficace de communiquer avec les modèles d'IA.

Comment l'ingénierie des invites fait-elle avancer les LLMs ?

L'ingénierie des invites est un domaine émergent qui joue un rôle significatif dans l'avancement des grands modèles de langage (LLMs) comme le GPT-3 d'OpenAI et d'autres. Voici quelques manières dont l'ingénierie des invites contribue au développement et à l'utilité de ces modèles :

Personnalisation et peaufinage

  • Invites spécifiques à la tâche — En concevant des invites adaptées à des tâches spécifiques, les ingénieurs peuvent guider les LLMs pour générer des réponses plus précises et pertinentes.
  • Peaufinage des modèles — Grâce à l'ingénierie des invites itérative, les modèles peuvent être peaufinés pour mieux comprendre le contexte et fournir des réponses améliorées.

Efficacité et rentabilité

  • Interactions optimisées — Des invites bien conçues peuvent réduire le nombre de jetons traités, économisant ainsi des ressources informatiques et des coûts.
  • Besoin réduit de formation — Des invites efficaces peuvent parfois éliminer le besoin de formation supplémentaire en tirant parti des capacités pré-entraînées du modèle.

Expérience utilisateur

  • Utilisation intuitive — De bonnes invites facilitent l'interaction des utilisateurs avec les LLMs, améliorant l'expérience utilisateur globale.
  • Accessibilité — En simplifiant la manière dont les utilisateurs communiquent avec les LLMs, l'ingénierie des invites peut rendre ces technologies plus accessibles à un public plus large.

Exploration des capacités du modèle

  • Test des limites — Les ingénieurs en invites testent souvent les limites de ce que les LLMs peuvent faire, ce qui peut conduire à des aperçus des capacités et des limitations des modèles.
  • Sorties éthiques et sûres — Grâce à une conception d'invite soignée, les ingénieurs peuvent orienter les LLMs loin de générer du contenu nuisible ou biaisé.

Recherche et développement

  • Évaluation comparative — Des invites bien conçues sont utilisées pour évaluer les LLMs par rapport à des tâches spécifiques, aidant à quantifier les progrès dans le domaine.
  • Nouvelles applications — L'ingénierie des invites peut découvrir de nouveaux cas d'utilisation pour les LLMs en démontrant comment ils peuvent gérer divers types de demandes et d'instructions.

Extraction et transfert de connaissances

  • Connaissance contextuelle — En posant les bonnes questions, les ingénieurs en invites peuvent extraire des informations plus nuancées et contextuellement pertinentes des LLMs.
  • Transfert de connaissances — Les invites peuvent être conçues pour faciliter le transfert de connaissances d'un domaine à un autre dans les réponses du modèle.

Efficacité des données d'entraînement

  • Augmentation des données — Les invites peuvent être utilisées pour générer des données d'entraînement synthétiques pour d'autres modèles, améliorant leur performance sans nécessiter de données réelles supplémentaires.

L'ingénierie des invites est essentiellement une forme de programmation pour les LLMs, où le code consiste en un langage naturel soigneusement élaboré. À mesure que le domaine mûrit, nous pouvons nous attendre à voir des techniques et des outils plus sophistiqués développés pour optimiser l'interaction entre les humains et ces puissants modèles d'IA.

Comment fonctionnent les invites avec les grands modèles multimodaux ?

Les invites servent d'interface d'entrée pour les grands modèles multimodaux comme OpenAI GPT-4V ou Google Gemini, qui sont des systèmes d'IA capables de traiter et de générer du contenu à travers plusieurs types de données, tels que le texte, les images, l'audio et la vidéo.

Ces modèles prennent du texte et l'adaptent en sorties de texte, audio, image ou vidéo. Certains modèles prennent en charge les entrées multimédias pour générer du texte, des images ou des vidéos à partir de celles-ci.

Dans les modèles multimodaux, les invites peuvent être à la fois textuelles et visuelles. Par exemple, un nouveau modèle multimodal peut décoder des invites visuelles, permettant aux utilisateurs d'interagir avec le modèle en utilisant des indices naturels comme une "boîte de délimitation rouge" ou une "flèche pointée". Cette méthode, connue sous le nom d'invites de référence visuelle, offre une manière plus intuitive d'interagir avec ces systèmes.

L'ajustement des invites est un nouveau paradigme de réglage des modèles qui a montré du succès dans le pré-entraînement en langage naturel et le pré-entraînement visuel. Il implique l'ajout d'une séquence d'incrustations apprenables à chaque couche et le peaufinage du modèle pré-entraîné sur une tâche en aval, en optimisant uniquement les incrustations apprenables.

Dans les modèles multimodaux, des méthodes comme l'Apprentissage d'Invites Multimodales (MaPLe) et l'Invitation en Chaîne de Pensée Multimodale (CoT) ont été proposées. MaPLe ajuste à la fois les branches visuelles et linguistiques pour améliorer l'alignement entre les représentations visuelles et linguistiques, tandis que l'invitation CoT intègre le texte et la vision dans un cadre en deux étapes.

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