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Optimisation des résultats avec une Ingénierie Pertinente

L’utilisation de modèles d’intelligence artificielle, tels que les GPT, peut être un moyen efficace de générer du contenu rapidement et de manière automatique. Cependant, il est essentiel de comprendre que ces modèles ne sont pas infaillibles et peuvent parfois produire des résultats incorrects, comme dans le cas de la multiplication de nombres. C’est là qu’intervient l’ingénierie rapide.

L’Échec Initial

Parfois, les résultats obtenus à partir de ces modèles peuvent sembler erronés, voire absurdes. Par exemple, demandez à un GPT de multiplier deux nombres, et il peut vous donner une réponse incorrecte avec une confiance apparente. Cela peut être frustrant, mais il est important de réaliser que ces modèles sont basés sur des données et des modèles statistiques, ce qui signifie qu’ils ne sont pas toujours corrects dans toutes les situations.

L’Art de l’Ingénierie Rapide

Prenons un exemple concret. ChatGPT a donné une réponse incorrecte à une question de multiplication. La réponse correcte était 91 377, mais il a fourni une réponse erronée. Cependant, nous ne devons pas rejeter le modèle, mais plutôt affiner notre approche. En ajoutant des instructions supplémentaires à notre requête, nous pouvons aider ChatGPT à résoudre le problème correctement. Cela fonctionne parce que le modèle écrit tout son processus de réflexion, réduisant ainsi les erreurs potentielles. C’est une forme d’ingénierie rapide.

Étendre le Domaine de Connaissance

Un autre exemple peut être tiré de la génération de contenu. Imaginez que vous demandiez à ChatGPT de rédiger un tweet marketing pour un produit fictif appelé ArchaeologistAI, qui raconte des histoires sur des archéologues célèbres. Au premier essai, le tweet pourrait contenir une inexactitude, car le modèle ne savait rien d’ArchaeologistAI. Cependant, en incluant des informations pertinentes dans l’instruction, nous pouvons obtenir un résultat bien meilleur.

Affiner l’Instruction

Pour affiner davantage les résultats, vous pouvez également demander à ChatGPT d’écrire le tweet dans le style d’Indiana Jones. En ajustant progressivement l’instruction, vous pouvez obtenir le message parfait pour cibler les amateurs d’archéologie.

L’Ingénierie d’Invite

Ce processus d’affinement de l’instruction au fil du temps est connu sous le nom d’ingénierie d’invite. Il est essentiel de comprendre que vous ne réussirez pas à créer l’instruction parfaite du premier coup. C’est un processus itératif qui nécessite de la pratique et de l’expérimentation. Chaque nouvelle itération vous rapproche de l’instruction optimale pour obtenir les résultats souhaités.

Conclusion

L’ingénierie rapide est une compétence essentielle lors de l’utilisation de modèles d’IA comme les GPT. En comprenant comment affiner les instructions pour obtenir des résultats précis, vous pouvez tirer le meilleur parti de ces puissants outils tout en minimisant les erreurs. Dans les prochaines sections de cet article, nous explorerons différentes stratégies d’ingénierie d’invite pour vous aider à perfectionner votre art de la création de contenu avec les GPT.

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