L’ingénierie rapide est devenue une méthode puissante pour optimiser les modèles de langage dans le traitement du langage naturel (TAL). Cela implique de créer des invites efficaces, souvent appelées instructions ou questions, pour diriger le comportement et la sortie des modèles d’IA.
En raison de la capacité de l’ingénierie rapide à améliorer la fonctionnalité et la gestion des modèles de langage, elle a attiré beaucoup d’attention. Cet article approfondira le concept d’ingénierie rapide, sa signification et son fonctionnement.
Comprendre l’ingénierie rapide
L’ingénierie rapide consiste à créer des questions ou des instructions précises et informatives qui permettent aux utilisateurs d’acquérir les résultats souhaités à partir de modèles d’IA. Ces invites servent d’entrées précises qui orientent le comportement de modélisation du langage et la génération de texte. Les utilisateurs peuvent modifier et contrôler la sortie des modèles d’IA en structurant soigneusement les invites, ce qui augmente leur utilité et leur fiabilité.
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Histoire de l’ingénierie rapide
En réponse à la complexité et aux capacités croissantes des modèles de langage, l’ingénierie des prompts a changé au fil du temps. Bien que l’ingénierie rapide n’ait pas une longue histoire, ses fondements peuvent être vus dans les premières recherches en PNL et la création de modèles de langage d’IA. Voici un bref aperçu de l’histoire de l’ingénierie rapide :
L’ère pré-transformateur (avant 2017)
L’ingénierie rapide était moins courante avant le développement de modèles basés sur des transformateurs comme Transformateur pré-formé génératif (GPT) d’OpenAI. La connaissance contextuelle et l’adaptabilité font défaut dans les modèles de langage antérieurs tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), ce qui limite le potentiel d’ingénierie rapide.
Pré-formation et émergence des transformateurs (2017)
L’introduction des transformateurs, en particulier avec l’article « Attention Is All You Need » de Vaswani et al. en 2017, révolutionné le domaine de la PNL. Les transformateurs ont permis de pré-entraîner des modèles de langage à grande échelle et de leur apprendre à représenter des mots et des phrases en contexte. Cependant, tout au long de cette période, l’ingénierie rapide était encore une technique relativement inexplorée.
Mise au point et montée en puissance de GPT (2018)
Un tournant majeur pour l’ingénierie rapide s’est produit avec l’introduction des modèles GPT d’OpenAI. Les modèles GPT ont démontré l’efficacité de la pré-formation et de l’ajustement sur des tâches particulières en aval. À diverses fins, les chercheurs et les praticiens ont commencé à utiliser des techniques d’ingénierie rapides pour diriger le comportement et la sortie des modèles GPT.
Progrès dans les techniques d’ingénierie rapide (2018-présent)
Au fur et à mesure que la compréhension de l’ingénierie rapide augmentait, les chercheurs ont commencé à expérimenter différentes approches et stratégies. Cela comprenait la conception d’invites riches en contexte, l’utilisation de modèles basés sur des règles, l’incorporation d’instructions système ou utilisateur et l’exploration de techniques telles que le réglage des préfixes. L’objectif était d’améliorer le contrôle, d’atténuer les biais et d’améliorer les performances globales des modèles de langage.
Contributions et exploration de la communauté (2018-présent)
Alors que l’ingénierie rapide gagnait en popularité parmi les experts en PNL, les universitaires et les programmeurs ont commencé à échanger des idées, des leçons apprises et des meilleures pratiques. Les forums de discussion en ligne, les publications universitaires et les bibliothèques open source ont contribué de manière significative au développement de méthodes d’ingénierie rapides.
Recherche en cours et orientations futures (présentes et au-delà)
L’ingénierie rapide continue d’être un domaine actif de recherche et de développement. Les chercheurs étudient les moyens de rendre l’ingénierie rapide plus efficace, interprétable et conviviale. Des techniques telles que les récompenses basées sur des règles, les modèles de récompense et les approches human-in-the-loop sont à l’étude pour affiner les stratégies d’ingénierie rapide.
Importance de l’ingénierie rapide
Une ingénierie rapide est essentielle pour améliorer la convivialité et l’interprétabilité des systèmes d’IA. Il présente un certain nombre d’avantages, notamment :
Contrôle amélioré
Les utilisateurs peuvent diriger le modèle de langage pour générer les réponses souhaitées en donnant des instructions claires via des invites. Ce degré de surveillance peut aider à garantir que les modèles d’IA fournissent des résultats conformes aux normes ou exigences prédéterminées.
Réduire les biais dans les systèmes d’IA
L’ingénierie rapide peut être utilisée comme un outil pour réduire les biais dans les systèmes d’IA. Les biais dans le texte généré peuvent être trouvés et réduits en concevant soigneusement les invites, conduisant à des résultats plus justes et égaux.
Modification du comportement du modèle
Les modèles de langage peuvent être modifiés pour afficher les comportements souhaités à l’aide d’une ingénierie rapide. En conséquence, les systèmes d’IA peuvent devenir des experts dans des tâches ou des domaines particuliers, ce qui améliore leur précision et leur fiabilité dans des cas d’utilisation particuliers.
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Comment fonctionne l’ingénierie rapide
L’ingénierie des invites utilise un processus méthodique pour créer des invites puissantes. Voici quelques actions cruciales :
GPT-4 Conseils généraux d’invite
Les conseils suivants vous aideront à vous donner un avantage concurrentiel avec la dernière version de ChatGPT :
→ Capturez votre style d’écriture
Donnez à GPT quelques échantillons de votre écriture et demandez-lui de créer un guide de style pour les sorties futures.Exemple d’invite :… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS
— Chase Curtis (@realchasecurtis) 2 avril 2023
Spécifiez la tâche
Établissez le but ou l’objectif précis que vous souhaitez que le modèle linguistique atteigne. Toute tâche PNL, y compris la complétion de texte, la traduction et la synthèse, peut être impliquée.
Identifier les entrées et les sorties
Définissez clairement les entrées requises par le modèle de langage et les sorties souhaitées que vous attendez du système.
Créer des invites informatives
Créez des invites qui communiquent clairement le comportement attendu au modèle. Ces questions doivent être claires, brèves et adaptées à l’objectif visé. Trouver les meilleures invites peut nécessiter des essais, des erreurs et des révisions.
Itérer et évaluer
Testez les invites créées en les introduisant dans le modèle de langage et en évaluant les résultats. Passez en revue les résultats, recherchez les défauts et modifiez les instructions pour améliorer les performances.
Étalonnage et mise au point
Tenez compte des conclusions de l’évaluation lors du calibrage et de l’affinement des invites. Pour obtenir le comportement requis du modèle et s’assurer qu’il est conforme au travail prévu et aux exigences, cette procédure implique de procéder à des ajustements mineurs.