Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses

Summary

Ce cours, animé par Anu Kubo, explore l'art du prompt engineering avec les modèles de langage comme Chat GPT. Sans nécessiter de compétences en codage, il dévoile comment optimiser les interactions entre humains et IA pour maximiser la productivité. À travers une introduction à l'IA, aux modèles de langage, et aux meilleures pratiques de prompt engineering, Anu Kubo guide les apprenants dans la maîtrise de techniques avancées, incluant le zero-shot et few-shot prompting, tout en abordant les hallucinations AI et l'importance des embeddings de texte. Ce cours promet une compréhension profonde de la prompt engineering, ouvrant la porte à des opportunités de carrière lucratives dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Takeaways

• 😀 Le génie des invites consiste à écrire, affiner et optimiser des invites pour améliorer l'interaction entre humains et IA.
• 🤖 Aucun fond en codage n'est nécessaire pour devenir ingénieur en prompts, malgré les salaires élevés dans le domaine.
• 📚 Le cours couvre une introduction à l'IA, l'exploration des modèles de langage comme GPT et des modèles de texte en image.
• 💡 L'ingénierie des invites utilise des techniques telles que le prompting zero-shot et few-shot, et aborde les hallucinations de l'IA.
• 🔍 Comprendre la linguistique est crucial pour le génie des invites, aidant à créer des interactions plus précises avec les IA.
• 🎓 Les modèles de langue, comme GPT, apprennent à partir d'une vaste collection de textes pour générer des réponses humaines.
• ✍️ Pratiquer l'ingénierie des invites nécessite un état d'esprit similaire à celui de formuler des recherches Google efficaces.
• 👩‍🏫 Anu Kubo utilise Chat GPT pour montrer comment les réponses de l'IA varient selon les invites données.
• 📝 Les meilleures pratiques en ingénierie des invites incluent l'écriture d'instructions claires et l'adoption de personas.
• 🧠 Les embeddings de texte et les vecteurs jouent un rôle clé en représentant sémantiquement les invites pour les modèles d'IA.

Q & A

Qu'est-ce que l'ingénierie des prompts ?

L'ingénierie des prompts est une carrière qui consiste à écrire, affiner et optimiser des invites de manière structurée dans le but de perfectionner l'interaction entre les humains et l'IA.

Qu'est-ce qu'un modèle de langage ?

Un modèle de langage est un programme informatique intelligent qui apprend à partir d'une vaste collection de textes écrits, lui permettant de comprendre et de générer du langage humain.

Pourquoi l'ingénierie des prompts est-elle utile ?

L'ingénierie des prompts est utile car même les architectes de l'IA ont du mal à contrôler ses sorties. Avec les bons prompts, nous pouvons créer une expérience d'apprentissage optimale.

Qu'est-ce que le mindset en ingénierie des prompts ?

Le mindset en ingénierie des prompts consiste à écrire des prompts clairs et efficaces dès le départ, sans gaspiller de temps et de ressources en réécrivant plusieurs prompts jusqu'à obtenir le résultat souhaité.

Quelles sont les meilleures pratiques pour écrire de bons prompts ?

Les meilleures pratiques incluent des instructions claires avec des détails, l'adoption de personas, la spécification du format, l'utilisation de prompts itératifs et la limitation du champ d'application pour des sujets longs.

Qu'est-ce que le prompting zéro-shot ?

Le prompting zéro-shot exploite la compréhension des mots et des relations de concepts par un modèle préentraîné, sans nécessiter de formation supplémentaire.

Qu'est-ce que le prompting few-shot ?

Le prompting few-shot améliore le modèle avec des exemples de formation via le prompt, évitant ainsi une nouvelle formation du modèle.

Qu'est-ce qu'une hallucination IA ?

Une hallucination IA se réfère aux sorties inhabituelles que les modèles IA peuvent produire lorsqu'ils interprètent mal les données, comme des images bigarrées produites par Google Deep Dream.

Qu'est-ce que le text embedding ?

Le text embedding est une technique populaire en traitement du langage naturel pour représenter l'information textuelle sous une forme que les algorithmes peuvent traiter facilement, en convertissant le texte en un vecteur à haute dimension qui capture son information sémantique.

Comment peut-on créer un text embedding ?

Pour créer un text embedding d'un mot ou d'une phrase, vous pouvez utiliser l'API create embedding d'OpenAI en faisant une requête POST à son point de terminaison, comme illustré dans le script avec un exemple de code Node.js.