Cette technique de Prompt va te faire gagner beaucoup de temps (ChatGPT, Mistral, Claude, Llama...)

Summary

La vidéo présente une astuce efficace pour interagir avec les modèles de langage (LLMs). L'animateur démontre comment structurer des requêtes de manière pragmatique en utilisant des blocs de code indépendants pour chaque élément, ce qui permet d'améliorer la qualité des réponses et de gagner du temps. Il teste cette technique avec différentes versions de LLMs, y compris GPT 3.5, 4, Mistral et Grok, montrant les différences dans la structuration et la cohérence des réponses. Le but est d'aider les débutants à comprendre l'importance de la structuration pour obtenir des résultats optimaux et de gagner en efficacité.

Takeaways

• 😀 Le script est destiné aux débutants qui cherchent à économiser du temps et à optimiser leur travail avec les modèles de langage (LLMs).
• 🚀 L'objectif est de présenter une technique rapide pour structurer et organiser les requêtes envoyées aux LLMs.
• 📝 Il est conseillé d'utiliser des blocs de code séparés pour chaque élément d'une requête afin de faciliter la copie et le collage sans formatage indésirable.
• ✅ L'exemple donné utilise Google Docs pour montrer comment les blocs de code préservent la mise en forme lors du collage.
• 🔧 Une méthode simple est de demander aux LLMs d'écrire chaque élément dans un bloc de code indépendant pour une meilleure structuration.
• 📉 Les performances varient selon les versions des LLMs, certaines versions comme GPT-3.5 ne séparent pas correctement les éléments.
• 🌐 Les versions de Mistral ont montré de bonnes performances en structurant les éléments comme demandé.
• 🤖 D'autres modèles comme Grock et les versions de la Yamaha 370B ont également bien fonctionné, sauf pour les guillemets qui peuvent poser problème.
• 👎 Certaines versions comme GPT 3.5 open et GMA n'ont pas structuré correctement les éléments, indiquant des limitations.
• 🔄 Il est suggéré de répéter la requête pour vérifier la cohérence des résultats des LLMs.
• 📚 Le script conclut en recommandant l'utilisation de la structuration multi-bloc de code pour une interaction efficace avec les LLMs.

Q & A

Quel est le format de la technique rapide présentée dans le script ?

Le format de la technique rapide consiste à utiliser des blocs de code indépendants pour chaque élément à structurer, ce qui permet de gagner du temps et d'organiser sa manière de travailler avec les modèles de langage (LLMs).

Pourquoi est-il important de structurer les éléments de travail indépendamment ?

La structuration indépendante des éléments de travail permet de gagner du temps à long terme, d'optimiser la manière de travailler et d'éviter les erreurs courantes liées à la mise en forme et à la copie-collage des données.

Quels sont les avantages de la technique de bloc de code par rapport à la simple copie-collage de texte ?

La technique de bloc de code préserve les sauts de ligne et les éléments structurés, évitant les problèmes de mise en forme inattendus lors de la copie-collage, et permet une meilleure organisation et récupération des informations.

Quel est le rôle de l'élément 'independent' dans la technique présentée ?

L'élément 'independent' joue un rôle clé dans la technique, car il informe le modèle de langage (LLM) de la nécessité de structurer chaque élément différemment et de les traiter séparément.

Quels modèles de langage (LLMs) ont été testés dans le script ?

Les modèles de langage testés dans le script incluent GPT 3.5, GPT 4, Mistral wide, Cloud, Grock et Yama 370b.

Quel est le résultat de la technique de bloc de code sur le modèle GPT 3.5 ?

Sur le modèle GPT 3.5, la technique de bloc de code a donné des résultats mitigés, où les éléments n'ont pas toujours été structurés de manière indépendante et ont parfois été mélangés.

Comment la technique de bloc de code fonctionne-t-elle avec le modèle Mistral wide ?

Avec le modèle Mistral wide, la technique de bloc de code fonctionne bien, en structurant correctement les éléments de manière indépendante et en préservant la mise en forme souhaitée.

Quel est l'impact de l'ajout d'une instruction itérative à la requête ?

L'ajout d'une instruction itérative à la requête peut aider à améliorer la précision de la réponse du modèle de langage, en évitant par exemple l'ajout de guillemets inutiles qui pourraient perturber la structuration des données.

Quels sont les modèles de langage qui ont montré de bons résultats avec la technique de bloc de code ?

Les modèles de langage qui ont montré de bons résultats avec la technique de bloc de code incluent Mistral wide, GPT 4, et Yama 370b, qui ont tous structuré les éléments de manière indépendante et correcte.

Quel est le conseil donné aux débutants dans le script pour améliorer leur travail avec les LLMs ?

Le conseil donné aux débutants est d'utiliser la technique de bloc de code multi-élément pour structurer efficacement leur travail, ce qui les aidera à gagner du temps et à éviter les erreurs fréquentes liées à la mise en forme et à la copie-collage.