Leur dernière offre, le GPT-4, a intrigué le monde de la technologie par ses remarquables capacités linguistiques. Pour exploiter tout le potentiel de ce modèle remarquable, OpenAI a publié un guide complet sur le Prompt Engineering. Dans ce guide, ils décrivent six stratégies de haut niveau qui peuvent susciter des réponses plus efficaces de la part du GPT-4, en s’appuyant sur les fondements posés par le GPT-3. Nous nous penchons ici sur les subtilités de ces stratégies et explorons la manière dont elles peuvent permettre aux utilisateurs d’interagir plus efficacement avec le GPT-4.
Six stratégies de haut niveau
Rédiger des instructions claires
La première stratégie soulignée dans le guide est l’importance de rédiger des instructions claires. Il est important de communiquer vos exigences de manière explicite. Évitez les questions vagues ou ambiguës. Par exemple, au lieu de demander « Parlez-moi des chiens », il serait plus efficace de demander « Décrivez en détail les différentes races de chiens et leurs caractéristiques uniques ». La clarté de vos instructions permet au GPT-4 de mieux comprendre votre intention, ce qui se traduit par des réponses plus pertinentes et plus informatives.
Fournir un texte de référence
La deuxième stratégie consiste à fournir un texte de référence. Cette tactique permet au GPT-4 d’aligner ses réponses sur des connaissances ou un contexte spécifiques. Par exemple, si vous discutez du changement climatique, vous pouvez inclure un paragraphe ou un article pertinent dans votre message. Ce texte de référence sert de guide, garantissant que le contenu généré reste cohérent et précis.
Diviser les tâches complexes en sous-tâches plus simples
Les tâches complexes peuvent submerger le modèle. C’est pourquoi la troisième stratégie recommande de décomposer les requêtes complexes en sous-tâches plus simples. Cette approche progressive permet au GPT-4 de s’attaquer plus efficacement au problème. Par exemple, au lieu de demander « Rédigez une dissertation complète sur l’intelligence artificielle », vous pouvez la diviser en sous-tâches telles que « Expliquez l’histoire de l’IA », « Discutez des applications actuelles de l’IA » et « Prédisez les tendances futures de l’IA ». Cela permet à GPT-4 de fournir des réponses plus ciblées et plus cohérentes.
Laisser au modèle le temps de « penser »
La quatrième stratégie souligne l’importance de la patience. Le GPT-4, comme ses prédécesseurs, a besoin de temps pour traiter et générer des réponses, en particulier pour les requêtes complexes. Les utilisateurs doivent en tenir compte et laisser au modèle suffisamment de temps pour « réfléchir ». Le fait de précipiter le modèle peut donner lieu à des réponses incomplètes ou moins précises. Cet aspect est crucial lorsque l’on travaille avec le GPT-4 afin d’obtenir les meilleurs résultats possibles.
Utilisation d’outils externes
La cinquième stratégie encourage les utilisateurs à utiliser des outils externes en conjonction avec le GPT-4. Cette intégration élargit les capacités du modèle. Par exemple, vous pouvez utiliser le modèle pour générer du code Python pour des calculs complexes. Toutefois, il est important d’exécuter ce type de code dans un environnement sûr, de type « bac à sable », afin d’éviter toute conséquence involontaire. Cette tactique illustre la polyvalence du GPT-4 et son potentiel d’amélioration de divers flux de travail.
Tester systématiquement les changements
La dernière stratégie est axée sur le test systématique des messages-guides. L’expérimentation est essentielle pour affiner vos interactions avec le GPT-4. Le guide propose d’utiliser le cadre OpenAI Evals pour évaluer l’efficacité des différentes invites. En comparant les réponses du modèle aux « réponses de référence », les utilisateurs peuvent affiner leurs messages-guides pour obtenir des résultats optimaux. Ce processus itératif garantit une amélioration continue des interactions avec la GPT-4.
Évolution de la GPT-3 à la GPT-4
Pour apprécier l’importance de ces stratégies d’ingénierie rapide, il est essentiel de comprendre leur évolution de la GPT-3 à la GPT-4. Les recherches de l’OpenAI sur GPT-3, publiées en 2020, ont mis en évidence la remarquable capacité du modèle à effectuer des tâches de traitement du langage naturel en utilisant l’apprentissage en quelques étapes. Les leçons tirées de GPT-3 sont inestimables et ont ouvert la voie au développement de GPT-4.
En 2022, l’OpenAI a publié un article sous forme de « livre de recettes » qui proposait des techniques pour augmenter la fiabilité des réponses de GPT-3. Nombre de ces techniques, telles que l’importance d’instructions claires et d’un texte de référence, ont été conservées dans le nouveau guide pour le GPT-4. Cette continuité témoigne de l’importance de ces stratégies pour obtenir des résultats cohérents et de grande qualité dans les modèles linguistiques d’OpenAI.
Utilisation du message système de l’API Chat
Une caractéristique notable introduite dans le guide est l’utilisation du message système de l’API Chat. Ce message système permet aux utilisateurs d’influencer les réponses du modèle en fournissant un contexte supplémentaire ou en attribuant un personnage au modèle. Par exemple, vous pouvez utiliser un message système pour résumer une longue conversation, de sorte que GPT-4 maintienne le contexte et la cohérence dans ses réponses. Cette fonction permet à l’utilisateur d’orienter la conversation de manière plus contrôlée.
Interfaçage avec des outils externes
L’intégration de GPT-4 avec des outils externes constitue une avancée significative. Les utilisateurs peuvent désormais connecter le modèle à d’autres systèmes de manière transparente, ce qui élargit son utilité. Par exemple, GPT-4 peut générer du code Python pour des calculs complexes. Toutefois, il est impératif d’exécuter ce code dans un environnement sécurisé et contrôlé afin d’atténuer les risques potentiels. Cette intégration illustre les applications pratiques de la GPT-4 au-delà de la génération de texte, ce qui en fait un outil précieux dans divers domaines.
Test systématique des changements
Le guide met fortement l’accent sur le test systématique des changements. Il encourage les utilisateurs à expérimenter différentes invites afin d’évaluer leur efficacité. Cette approche itérative permet d’affiner vos messages-guides afin d’obtenir les résultats souhaités. En utilisant le cadre OpenAI Evals et en comparant les réponses à des « normes d’excellence », les utilisateurs peuvent continuellement améliorer leurs interactions avec le GPT-4.
Aperçu comparatif
Enfin, le guide montre également que d’autres fournisseurs de LLM, tels que Microsoft Azure et l’API Gemini de Google, ont publié des conseils d’ingénierie similaires. Il s’agit notamment de recommandations sur le réglage des paramètres du modèle, tels que la température et le top_p, afin de contrôler le caractère aléatoire de la production des résultats du modèle. Bien que chaque fournisseur puisse avoir ses propres nuances, les principes fondamentaux de l’ingénierie rapide restent cohérents dans l’ensemble du paysage de l’IA.
