Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt en IA et pourquoi est-elle importante

Des outils comme ChatGPT et DALL-E 2 (outils d’IA de type texte-à-texte ou texte-à-image) sont très à la mode ces jours-ci. Mais pour qu’ils fonctionnent efficacement, vous devez poser les bonnes questions pour obtenir les résultats que vous souhaitez. Apprendre ce qu’il faut dire à ces outils ne deviendra que plus important à mesure qu’ils seront davantage intégrés dans diverses industries.

Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt en IA ?

L’ingénierie de prompt en IA est un moyen efficace d’obtenir la sortie désirée avec un outil d’IA. Les prompts peuvent prendre diverses formes, telles que des énoncés, des blocs de code et des chaînes de mots. Cette méthode d’utilisation de prompts a été inventée par des personnes avec l’intention de susciter des réponses des modèles d’IA. Elle sert de point de départ pour enseigner au modèle à développer des sorties appropriées à une tâche donnée.

Il est intéressant de noter que ces prompts fonctionnent de la même manière qu’ils le feraient sur une personne – en les incitant à créer un essai – et de même, une application d’IA peut utiliser ces prompts pour produire un travail adapté à son objectif.

Lorsqu’il s’agit du prompt lui-même, le texte est actuellement le principal moyen de communication entre l’humain et l’IA. L’utilisation de commandes textuelles vous permet de dire au modèle ce qu’il doit effectuer. Les meilleurs modèles d’IA comme DALLE-E 2 et Stable Diffusion nécessitent que vous décriviez la sortie désirée, qui sert de prompt principal. En revanche, les modèles de langage comme le nouveau ChatGPT peuvent utiliser tout, desde une simple requête à un problème complexe avec divers faits placés tout au long du prompt. Dans certains cas, vous pouvez même utiliser un fichier CSV avec des données brutes comme partie de l’entrée.

Le processus entier d’ingénierie de prompt en IA implique la conception et la création de prompts (données d’entrée) afin que les modèles d’IA puissent s’entraîner sur eux pour apprendre à effectuer des tâches spécifiques. Dans ce processus, vous devez sélectionner le type de données et le format appropriés afin que l’IA puisse les comprendre. Une ingénierie de prompt en IA efficace conduit à des données de formation de haute qualité qui permettent au modèle d’IA de prédire et de prendre des décisions avec précision.

Image: cohere.ai

L’essor de l’ingénierie de prompt en IA

Beaucoup des principaux développements en ingénierie de prompt en IA ont eu lieu avec des modèles de langage comme GPT-2 et GPT-3. En 2021, de nouvelles tâches ont donné des résultats impressionnants grâce à l’introduction de l’ingénierie de prompt multitâche avec des ensembles de données de traitement de langage naturel (NLP). Raffinés par des modèles de langage qui peuvent dépeindre avec précision un processus de pensée logique, l’apprentissage à zéro coup a été appliqué lorsque des indices tels que « Pensons étape par étape » sont inclus dans les prompts ; cela a encore renforcé le taux de réussite des efforts de raisonnement multi-étapes. Une accessibilité plus facile à grande et petite échelle a été rendue possible grâce à des carnets de notes open source et à des projets de synthèse d’images communautaires.

Certaines autres grandes avancées sont survenues en 2022 lorsque les modèles d’apprentissage automatique DALL-E, Stable Diffusion et Midjourney ont ouvert un monde de possibilités grâce à la saisie texte-à-image. Cette technologie permet aux gens de donner vie à leurs idées avec simplement leurs mots comme entrée.

Plus récemment, ChatGPT est devenu accessible au public et a pris d’assaut le monde. ChatGPT est le modèle de langage d’IA le plus impressionnant que nous ayons vu à ce jour. Il repose sur des techniques d’apprentissage profond pour générer du texte en fonction de l’entrée que vous lui fournissez. L’outil a été formé sur une vaste collection de données textuelles, ce qui lui permet de générer des réponses similaires à celles d’un humain pour une large gamme de prompts textuels.

Meilleures pratiques pour l’ingénierie de prompt en IA

Il existe quelques meilleures pratiques qui peuvent vraiment aider l’ingénierie de prompt en IA à donner des sorties précises et efficaces.

La première étape consiste à comprendre qu’un prompt peut inclure des instructions, des questions, des données d’entrée, des exemples, des faits, etc. La clé est de combiner tous ces éléments différents pour obtenir la meilleure sortie possible.

Lorsque vous concevez un prompt d’IA, vous devez suivre ces étapes :

• Entrez un prompt clair et spécifique : l’un des aspects les plus importants de l’ingénierie de prompt en IA est de fournir un prompt bien défini au modèle d’IA. Cela garantit que le modèle comprend ce que vous demandez.
• Utilisez un langage concis : vous devez toujours être le plus concis possible dans le prompt, en le gardant court et au point.
• Fournissez autant de contexte que possible : les modèles d’IA peuvent parfois avoir du mal avec le contexte, c’est pourquoi vous devez inclure autant d’informations contextuelles spécifiques que possible dans l’entrée.
• Assurez-vous d’une grammaire correcte : vous ne voulez pas d’erreurs grammaticales dans votre prompt d’IA, alors assurez-vous toujours que tout est orthographié correctement.
• Testez diverses sorties : il n’y a pas de limite au nombre de sorties que ces modèles peuvent fournir, alors testez plusieurs jusqu’à ce que vous trouviez la meilleure.
• Affinez le modèle lorsque possible : certains modèles d’IA, comme ChatGPT, peuvent être affinés avec vos propres données. C’est particulièrement utile pour des exigences d’utilisation spécifiques et conduit à des sorties plus précises.

L’essor de l’ingénieur de prompt

À mesure que davantage d’entreprises adoptent la technologie d’IA, la porte s’ouvre pour les professionnels ayant des connaissances sophistiquées en apprentissage automatique et en ingénierie de prompt pour construire des carrières. Une demande croissante a été observée pour les ingénieurs ayant des compétences dans ce domaine, ainsi que pour les scientifiques de données – une opportunité qui semble destinée à continuer à se développer avec le temps.

Un ingénieur de prompt est un professionnel qui se spécialise dans la création de prompts, de règles et de directives précises pour aider les outils d’IA à atteindre des résultats spécifiques. Avec une compréhension approfondie des capacités et des limites du modèle qu’ils utilisent, ces experts possèdent l’ensemble de compétences nécessaire pour guider efficacement la sortie vers les objectifs souhaités via des entrées textuelles astucieusement conçues, qui peuvent inclure des étiquettes ou des stratégies avec un libellé sophistiqué.

Les ingénieurs de prompt jouent un rôle critique et souvent négligé dans les projets de traitement de langage naturel. Ils sont chargés de concevoir et de créer les prompts auxquels les modèles réagiront, d’affiner les modèles en fonction de la sortie, et de réaliser une analyse continue des performances du modèle pour identifier les opportunités d’amélioration.

Ils travaillent également en tandem avec les scientifiques de données et les chercheurs en traitement de langage naturel pour évaluer les performances des modèles et s’assurer que leurs prompts sont correctement alignés sur les objectifs du projet. En assumant un certain nombre de responsabilités et en exploitant leur expertise dans plusieurs domaines, les ingénieurs de prompt jouent un rôle essentiel dans l’élaboration du développement du traitement de langage naturel tel que nous le connaissons aujourd’hui.

Avec la montée en popularité des modèles d’IA comme ChatGPT, les ingénieurs de prompt vont devenir de plus en plus demandés. Ils joueront un grand rôle pour les entreprises qui cherchent à exploiter ces modèles d’IA.

Comment l’ingénierie de prompt en IA affecte les entreprises

Les produits d’IA, et les modèles sous-jacents qui les alimentent, changent rapidement le paysage technologique en nous présentant des voies de création et d’innovation complètement nouvelles. En exploitant les données, des modèles comme ChatGPT facilitent la capacité de l’IA à générer des réponses aux requêtes des utilisateurs et des idées uniques dans divers domaines. Les ordinateurs peuvent maintenant produire du contenu dans des domaines allant de l’art au design en passant par la programmation informatique avec peu d’aide humaine. De plus, ils peuvent même aller jusqu’à développer des hypothèses et des théories liées à des problèmes complexes.

Les derniers systèmes d’IA, construits sur la base de modèles d’apprentissage profond à grande échelle, sont capables de traiter et d’analyser une vaste gamme de données non structurées comme le texte et les images. Cela élargit la portée des applications accessibles aux développeurs, quels que soient leur niveau d’expertise en apprentissage automatique et leur background technique.

Par exemple, ChatGPT, qui a été construit sur GPT-3.5, a été utilisé pour traduire du texte, et des scientifiques ont utilisé une version antérieure du modèle pour créer de nouvelles séquences de protéines. L’utilisation de ces systèmes a permis de réduire le temps de développement nécessaire pour de nouvelles applications d’IA, rendant ainsi accessible un niveau d’accessibilité rarement établi auparavant. De tels progrès ont inévitablement ouvert des perspectives excitantes pour l’avenir.

La seule chose que tous ces modèles ont en commun est leur besoin d’une ingénierie de prompt en IA efficace. À mesure que l’IA continue à avancer, nous allons continuer à voir l’ingénierie de prompt jouer un grand rôle dans presque tous les domaines, des entreprises à la science et plus. Les modèles d’IA alimentés par l’ingénierie de prompt sont les plus excitants et les plus prometteurs que nous ayons vus, donc les dirigeants d’entreprise doivent commencer à prêter une attention particulière et à envisager de les intégrer dans leurs processus.