Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

La maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI est une compétence essentielle pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes.

Ingénierie de prompt, un aspect vital pour tirer le plein potentiel des modèles de langage IA

2. Testing

Testing is an important part of prompt engineering. It helps to identify any errors or inconsistencies in the instructions given to the model. This can be done by running the model on a set of test data and comparing the results with the desired output. This helps to identify any potential issues and allows for adjustments to be made accordingly.

3. Iterative Process

Prompt engineering is an iterative process. After testing, adjustments can be made to the instructions given to the model. This can include changing the wording, adding additional information, or providing more specific instructions. The process is repeated until the desired output is achieved.

Limitations of Prompt Engineering

Prompt engineering is not without its limitations. It can be difficult to write clear and specific instructions that are tailored to the task at hand. Additionally, the process can be time-consuming and requires a certain level of expertise in order to achieve the desired results. Finally, prompt engineering is not a one-size-fits-all solution and may not be suitable for all tasks.

Potential Applications of Prompt Engineering

Prompt engineering has a wide range of potential applications. It can be used to improve the accuracy of AI language models, such as natural language processing (NLP) and machine translation. It can also be used to create more engaging and interactive user experiences, such as chatbots and virtual assistants. Finally, prompt engineering can be used to develop more accurate and contextually relevant responses from AI systems.

Principes de l’ingénierie de prompt

1. Écrire des instructions claires et spécifiques

Le succès de l’ingénierie de prompt commence par fournir des instructions claires et non ambiguës. Clair ne signifie pas nécessairement une courte description. Être spécifique sur la sortie souhaitée aide le modèle à comprendre plus précisément la tâche. Par exemple, demandez à LLA d’être un expert dans le domaine que vous demandez.

2. Test

Le test est une partie importante de l’ingénierie de prompt. Il permet d’identifier toutes les erreurs ou incohérences dans les instructions données au modèle. Cela peut être fait en faisant fonctionner le modèle sur un jeu de données de test et en comparant les résultats avec la sortie souhaitée. Cela permet d’identifier tout problème potentiel et permet d’effectuer des ajustements en conséquence.

3. Processus itératif

L’ingénierie de prompt est un processus itératif. Après le test, des ajustements peuvent être apportés aux instructions données au modèle. Cela peut inclure le changement du mot, l’ajout d’informations supplémentaires ou la fourniture d’instructions plus spécifiques. Le processus est répété jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

Limites de l’ingénierie de prompt

L’ingénierie de prompt n’est pas sans ses limites. Il peut être difficile d’écrire des instructions claires et spécifiques qui sont adaptées à la tâche à accomplir. De plus, le processus peut être long et nécessite un certain niveau d’expertise pour obtenir les résultats souhaités. Enfin, l’ingénierie de prompt n’est pas une solution unique et peut ne pas être adaptée à toutes les tâches.

Applications
Source de l’article sur DZONE

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