Dans notre série ‘Comprendre les LLM’ (LLM), nous explorons comment tirer parti de l’interaction avec ces modèles puissants. Aujourd’hui, nous abordons une compétence cruciale : le prompting. Ce guide vous apprendra à structurer vos requêtes pour obtenir des réponses précises et pertinentes des modèles de langage IA. Préparez-vous à découvrir les secrets d’une communication efficace avec les LLM !
Pourquoi le Prompting est-il essentiel pour les modèles de langage (LLM) ?
Le prompting est l’action de fournir une instruction (ou « prompt ») à un LLM pour obtenir une réponse spécifique. Cette instruction peut être une question, une commande ou une phrase partiellement complétée, visant à guider le modèle vers une réponse souhaitée. Par exemple, un prompt pourrait être :
« Explique la révolution industrielle en trois points essentiels. »
Le prompting est essentiel pour deux raisons principales :
- Améliorer la qualité des réponses : Avec un bon prompt, vous pouvez guider le modèle pour qu’il produise une réponse plus pertinente.
- Réduire les biais et erreurs : En orientant le modèle de manière spécifique, vous pouvez éviter des réponses vagues ou hors-sujet.
Une question bien structurée et de qualité vous fournira des réponses à la hauteur de la question. Voyons par quelques exemples comment faire un bon prompt.
Techniques de Prompting : Rédiger des Prompts pour des Résultats Optimaux
Pour optimiser vos interactions avec les LLM, voici quelques conseils pratiques :
Soyez clair et spécifique
Les modèles de langage ne devinent pas vos attentes ; chaque mot compte. Par exemple, si vous trouvez la réponse trop longue, demandez une version plus courte. Si vous souhaitez un style spécifique, précisez-le. N’oubliez pas que la machine n’est pas omnisciente, il est important d’écrire vos pensées et vos besoins.
Exemple :
- Moins clair : « Explique comment fonctionne l’énergie solaire. »
- Plus clair : « Explique brièvement le fonctionnement de l’énergie solaire en 3 étapes simples et imagés. »
Astuces :
- Détaillez au maximum vos attentes, objectifs, voyez votre prompt comme un cahier des charges.
- Soyez courtois dans vos questions et évitez les fautes. Le LLM cherchera dans des ressources plus sérieuse.
- Les LLM sont souvent bavards, n’hésitez pas à lui indiquer d’être concis (paragraphes, phrases).
Utiliser du Texte de Référence
Les modèles de langage IA, en raison de leurs limites d’entraînement, peuvent générer des informations inexactes, surtout dans des domaines spécialisés ou complexes. C’est pourquoi il est crucial d’ajouter du contexte et de vérifier les informations obtenues.
Exemple :
- Moins précis : « Explique le changement climatique. »
- Plus précis : « Utilise le texte suivant pour expliquer le changement climatique : [votre texte]. »
Astuces :
- Lors de la recherche d’informations précises pour un rapport scientifique, fournissez des extraits de sources fiables pour éviter les approximations.
- Vous pouvez copier un texte brut provenant d’un site ou bien envoyé le fichier au LLM. ChatGPT ou Claude peuvent les analyser nativement.
Scinder les Tâches Complexes en Sous-tâches
Les tâches complexes ont un taux d’erreur plus élevé. Décomposer une tâche en étapes simples rend les réponses plus cohérentes.
Exemple :
- Complexe : « Fais un résumé de cet article puis traduis-le en espagnol et crée un titre accrocheur. »
- Simplifié : « Message 1 : Résume le texte en une phrase : [votre texte]. Message 2 : Traduis ce résumé en espagnol. Message 3 : Propose un titre accrocheur. »
Astuces :
- Pour de l’analyse de document, divisez chaque section (résumé, analyse, conclusion) en requêtes distinctes pour plus de précision.
- Vous pouvez aussi décomposer une demande en étapes, pour le coût d’une maison (terrain, matériaux, main d’oeuvre, etc…)
Mettez en situation votre LLM et faites-le interagir
Dernière technique qui est pour moi la plus efficace, c’est d’expliquer aux LLM qui il est, quel rôle il doit jouer.
Exemple :
- Sans contexte : « Comment bien investir en bourse ? »
- Avec contexte : « Tu es un conseillé financier travaillant pour les plus grosses fortunes du monde, comment investir en bourse et devenir rentier dans 10 ans avec 100k€ de mise ? N’hésite pas à me poser des questions pour affiner mon projet »
Dans ce dernier exemple, le message est clair, structuré, le LLM sait quel rôle il doit jouer et connait mon objectif. J’ai aussi ajouté une instruction pour qu’il intéragisse avec moi.
Astuces :
- Commencez par une mise en situation, voyez votre échange comme un jeu de rôle. Le LLM peut revêtir le profil de n’importe qui.
- Votre échange ne doit pas se faire que dans un sens, le LLM peut aussi vous poser des questions. Indiquez le lui !
Les Limites et Défis du Prompting
Bien que puissant, le prompting comporte certaines limites :
- Imprécision des réponses : Même avec un bon prompt, les LLM peuvent générer des réponses incorrectes ou incomplètes.
- Biais du modèle : Les LLM peuvent reproduire des biais présents dans les données d’entraînement.
- Dépendance aux prompts : La qualité des réponses dépend fortement de la qualité du prompt. Il peut être difficile pour les débutants de formuler un prompt optimal sans expérience préalable.
Conclusion
Le prompting est une compétence clé pour interagir efficacement avec les modèles de langage comme les LLM. En maîtrisant l’art de créer des prompts pertinents et ciblés, vous pouvez exploiter toute la puissance de l’IA pour des applications variées, allant de la création de contenu à l’analyse de données. Pour allez plus loin, vous pouvez lire cette article d’OpenAI : Prompt Engineering.
Et vous, avez-vous déjà testé le prompting avec des LLM ? Partagez vos astuces ou expériences dans les commentaires ! Ou consultez les autres articles de la série pour approfondir votre compréhension des modèles de langage.