Les systèmes d'intelligence artificielle (IA) générative sont conçus pour générer des résultats précis en fonction de la qualité des invites fournies. Le prompt engineering aide les modèles d'IA générative à mieux comprendre et traiter un large éventail de requêtes, des plus simples aux plus techniques.
La règle de base est que de bons prompts donnent de bons résultats. L’IA générative s’appuie sur le raffinement itératif de différentes techniques de prompt engineering pour apprendre efficacement à partir de diverses données d’entrée et s’adapter afin de minimiser les biais et les errances et de produire des réponses plus précises.
Les ingénieurs de prompts jouent un rôle essentiel dans l'élaboration de requêtes qui aident les modèles d'IA générative à comprendre non seulement le langage, mais aussi la nuance et l'intention derrière la requête. Une invite de haute qualité, approfondie et bien informée, influence à son tour la qualité du contenu généré par l'IA, qu'il s'agisse d'images, de code, de résumés de données ou de texte.
Une approche réfléchie de la création des prompts est nécessaire pour transformer les requêtes brutes en réponses significatives de la part de l'IA. En affinant les invites, les ingénieurs peuvent considérablement optimiser la qualité et la pertinence des résultats pour les demandes spécifiques et générales. Ce processus réduit le besoin de révision manuelle et d’édition post-génération, ce qui permet d’économiser du temps et des efforts pour atteindre les résultats souhaités.
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Les modèles d'IA générative sont construits sur une architecture transformatrice, ce qui leur permet de saisir les subtilités du langage et de traiter de grandes quantités de données via des réseaux neuronaux. Le prompt engineering aide à façonner la production du modèle, garantissant ainsi que l’intelligence artificielle répond de manière pertinente et cohérente. Plusieurs techniques de prompting garantissent que les modèles d’IA génèrent des réponses utiles, notamment la tokenisation, le réglage des paramètres du modèle et l’échantillonnage top-k.
Le prompt engineering s’avère essentiel pour libérer tout le potentiel des modèles de fondation qui alimentent l’IA générative. Les modèles de fondation sont de grands modèles de langage (LLM) construits sur une architecture transformatrice qui contiennent toutes les informations dont le système d’IA générative a besoin.
Les modèles d'IA générative utilisent le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour produire des résultats complexes à partir d'entrées en langage naturel. La science des données sous-jacentes, les architectures transformatrices et les algorithmes de machine learning permettent à ces modèles de comprendre le langage, puis d'utiliser d'immenses jeux de données pour créer du texte ou des images.
L'IA générative produisant des images à partir de texte, comme DALL-E et Midjourney, utilise un LLM de concert avec une diffusion stable : un modèle qui excelle dans cette tâche. Un prompt engineering efficace combine des connaissances techniques à une compréhension approfondie du langage naturel, du vocabulaire et du contexte pour produire des résultats optimaux avec peu de révisions.
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Le principal avantage du prompt engineering est la possibilité d’obtenir des résultats optimisés avec un minimum d’effort après la génération du contenu. Les résultats de l’IA générative peuvent être de qualité variable, ce qui nécessite souvent un examen et une révision par des praticiens qualifiés. En élaborant des invites précises, les ingénieurs de prompts s’assurent que les résultats générés par l’IA s’alignent sur les objectifs et les critères souhaités, réduisant ainsi le besoin d’un post-traitement approfondi.
Il est également du ressort des prompts engineers de comprendre comment obtenir les meilleurs résultats à partir des différents modèles d’IA générative sur le marché. Par exemple, l’écriture d’invites pour GPT-3 ou GPT-4 d’Open AI diffère de l’écriture d’invites pour Google Bard. Bard peut accéder à des informations via la recherche Google, ce qui lui permet d’intégrer des informations plus récentes dans ses résultats. Cependant, ChatGPT est le meilleur outil pour ingérer et résumer du texte, car c’est sa finalité première. Des invites bien conçues guident les modèles d’IA pour créer des réponses plus pertinentes, plus précises et plus personnalisées. Étant donné que les systèmes d’IA évoluent avec l’utilisation, les invites hautement techniques rendent les interactions à long terme avec l’IA plus efficaces et plus satisfaisantes.
Les meilleurs ingénieurs dans les environnements open source poussent l’IA générative à faire des choses incroyables qui ne faisaient pas nécessairement partie de leur portée originelle et produisent des résultats surprenants dans le monde réel. Des chercheurs ont par exemple développé un nouveau système d’IA capable de traduire une langue sans être entraîné sur un texte parallèle, et d'autres ingénieurs intègrent l’IA générative dans les jeux pour engager les joueurs humains dans une narration vraiment réactive ou pour obtenir de nouvelles informations précises sur les phénomènes astronomiques des trous noirs. Le prompt engineering deviendra encore plus important à mesure que les systèmes d’IA générative gagneront en portée et en complexité.
Les grandes organisations technologiques embauchent des prompt engineers pour développer de nouveaux contenus créatifs, répondre à des questions complexes et améliorer les tâches de traduction automatique et de NLP. Les compétences que les ingénieurs de prompts doivent posséder incluent la familiarité avec les grands modèles de langage, de bonnes compétences en communication, une capacité à expliquer des concepts techniques, une expertise en programmation (en particulier Python) et une solide compréhension des structures de données et des algorithmes. Il faut également faire preuve de créativité et pouvoir évaluer de façon réaliste les avantages et les risques des nouvelles technologies.
Bien que les modèles soient entraînés dans plusieurs langues, l’anglais est souvent la langue principale utilisée pour l’IA générative. Les ingénieurs de prompts auront besoin d’une compréhension approfondie du vocabulaire, des nuances, de la formulation, du contexte et de la linguistique, car chaque mot d’une invite peut influencer le résultat.
Les prompt engineers doivent également savoir comment transmettre efficacement le contexte, les instructions, le contenu ou les données nécessaires au modèle d'IA.
Si l’objectif est de générer du code, un ingénieur en prompt doit comprendre les principes de codage et les langages de programmation. Ceux qui œuvrent dans la génération d’images doivent connaître l’histoire de l’art, la photographie et les termes utilisés dans le cinéma. Ceux qui génèrent du contexte linguistique peuvent avoir besoin de connaître différents styles narratifs ou théories littéraires.
En plus d’avoir des compétences en communication, les ingénieurs de prompts doivent maîtriser les outils d’IA générative et les cadres d’apprentissage profond qui guident leur prise de décision. Pour améliorer la compréhension du modèle et la qualité de la production, ils peuvent utiliser les techniques avancées suivantes :
- L'apprentissage zero-shot fournit au modèle de machine learning une tâche sur laquelle il n’a pas été explicitement entraîné. Il vise à tester la capacité du modèle à produire du contenu pertinent sans s’appuyer sur des exemples antérieurs.
- L'apprentissage few-shot (ou apprentissage en contexte) donne au modèle quelques exemples de sorties (des shots) pour l'aider à apprendre ce qu'il doit réaliser. Le modèle d’apprentissage peut mieux comprendre le résultat souhaité s’il dispose d’un contexte sur lequel s’appuyer.
- L'apprentissage chain-of-thought (CoT) est une technique avancée qui fournit un raisonnement étape par étape que le modèle doit suivre. Décomposer une tâche complexe en étapes intermédiaires, ou « chaînes de raisonnement », aide le modèle à mieux comprendre le langage et à générer des résultats plus précis.
À mesure que l'IA générative devient plus accessible, les entreprises découvrent de nouvelles façons innovantes d'utiliser le prompt engineering pour résoudre des problèmes réels.
Le prompt engineering est un outil puissant qui permet aux chatbots IA de générer des réponses contextuelles et cohérentes lors de conversations en temps réel. Les développeurs de chatbots peuvent s’assurer que l’IA comprend les requêtes des utilisateurs et fournit des réponses pertinentes en créant des prompts efficaces.
Dans le domaine de la santé, les prompt engineers demandent aux systèmes d’IA de résumer des données médicales et d'élaborer des recommandations de traitement. Des invites efficaces aident les modèles d’IA à traiter les données des patients et à fournir des informations et des suggestions précises.
Le prompt engineering joue un rôle dans le développement des logiciels en utilisant des modèles d'IA pour générer des extraits de code ou fournir des solutions aux défis de programmation. L’utilisation du prompt engineering dans le développement logiciel permet de gagner du temps et d’aider les développeurs dans leurs tâches de codage.
Comme les systèmes d’IA générative sont entraînés dans différents langages de programmation, les ingénieurs de prompts peuvent optimiser la génération d’extraits de code et simplifier les tâches complexes. En créant des invites spécifiques, les développeurs peuvent automatiser le codage, déboguer les erreurs, concevoir des intégrations avec des API pour réduire le travail manuel et créer des workflows basés sur des API pour gérer les pipelines de données et optimiser l’allocation des ressources.
Le prompt engineering est utilisé pour développer et tester des mécanismes de sécurité. Les chercheurs et les spécialistes exploitent l’IA générative pour simuler des cyberattaques et concevoir de meilleures stratégies de défense. De plus, la création d'invites pour les modèles d'IA peut contribuer à déceler les vulnérabilités des logiciels.
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