🤖 L'art de l'ingénierie des instructions : Un guide complet
L'ingénierie des instructions est la capacité de communiquer efficacement avec un modèle de langage avancé pour atteindre un résultat spécifique en comprenant quelques concepts clés. Les ingénieurs des instructions sont de plus en plus demandés sur le marché du travail et dans la communauté open-source, et beaucoup d'entre eux utilisent leurs connaissances pour créer et développer des entreprises entières. Dans cet article, nous aborderons quelques étapes conceptuelles essentielles de l'ingénierie des instructions, ainsi que des exemples.
📝 Table des matières
1. Introduction
2. Chaîne d'instructions logiques
3. Instructions basées sur les connaissances générées
4. Instructions du moins au plus
5. Instructions auto-affinées
6. Instructions de stimulus directionnel
7. Utilisation de l'ingénierie des instructions pour la création de contenu
8. L'avenir de l'ingénierie des instructions
9. Avantages et inconvénients de l'ingénierie des instructions
10. Conclusion
1. Introduction
L'ingénierie des instructions est le processus de communication avec un modèle de langage avancé (LLM) pour atteindre un résultat spécifique. Ce processus consiste à diviser un problème en sous-problèmes plus petits et à guider le LLM vers une sortie souhaitée grâce à des indices fournis par l'utilisateur. L'ingénierie des instructions gagne en popularité dans le monde du travail et dans la communauté open-source, et de nombreuses personnes utilisent leurs connaissances pour créer et développer des entreprises entières.
2. Chaîne d'instructions logiques
La chaîne d'instructions logiques utilise les capacités de résolution de problèmes du LLM pour réfléchir de manière logique étape par étape. En utilisant Chat GPT comme exemple, nous pouvons présenter un problème arithmétique simple : "Un magasin avait 45 oranges. Un client est venu et en a acheté quelques-unes. Le magasin a maintenant 30 oranges. Combien d'oranges le client a-t-il achetées ?" En demandant au LLM de réfléchir étape par étape, il nous donnera toute la chaîne de réflexion au lieu de simplement dire 15 oranges. La chaîne d'instructions logiques n'est pas seulement utilisée pour les problèmes d'arithmétique et de mathématiques. Vous pouvez également l'utiliser pour décomposer et décrire les fonctions ou le processus étape par étape de tout problème auquel vous êtes confronté. C'est pourquoi la chaîne de réflexion est l'une des tactiques d'ingénierie des instructions les plus largement utilisées.
3. Instructions basées sur les connaissances générées
Les instructions basées sur les connaissances générées permettent au modèle de fournir des informations factuelles pertinentes par rapport à votre entrée, ce qui peut être très efficace dans les LLM privés formés à des fins spécifiques. Revenons à Chat GPT pour notre exemple, nous allons d'abord demander au LLM de générer des informations pertinentes sur l'entrée. Maintenant, donnons-lui l'entrée "la planète". Vous pouvez voir qu'il génère des informations factuelles pertinentes sous forme de brefs résumés sur l'entrée. Par exemple, un cabinet d'avocats privé peut utiliser les connaissances générées pour localiser toutes les informations pertinentes sur les affaires grâce à un LLM familiarisé avec leurs données personnelles. Les instructions basées sur les connaissances générées sont un excellent moyen d'ouvrir la communication avec un LLM, car cela pose les bases de ce dont vous allez parler. Vous pouvez ensuite poser des questions ciblées sur l'un des points ou demander un résumé plus court ou plus détaillé et expansif.
4. Instructions du moins au plus
Les instructions du moins au plus décomposent un problème plus vaste en sous-problèmes, en les résolvant séquentiellement. Les instructions du moins au plus peuvent être utilisées si des informations spécifiques sur les sous-problèmes sont jugées pertinentes pour une référence ultérieure. En utilisant Chat GPT, posons notre question : "Comment perdre du poids ?" Et pour la réponse, spécifions que nous voulons décomposer les sous-problèmes. Vous pouvez voir une fois de plus que nous recevons une réponse assez détaillée au lieu de simplement des points. Il nous donne une explication complète et une décomposition de chaque point de manière unique.
5. Instructions auto-affinées
Les instructions auto-affinées incitent le modèle à résoudre un problème et à considérer et mettre en œuvre sa solution. Disons que nous voulons améliorer la lisibilité d'une ligne de code ou d'une chaîne de code. Allons dans Chat GPT et disons simplement : "J'ai du code. Pourriez-vous en améliorer la lisibilité, s'il vous plaît ?" Il nous donnera une boîte de code que nous pouvons facilement copier à partir d'ici. La beauté des instructions auto-affinées est que nous pouvons le faire indéfiniment. Si je retourne dans la fenêtre de discussion et que je dis : "Veuillez mettre en œuvre les modifications", il me les renverra immédiatement. Nous pouvons ensuite prendre cela et le modifier encore plus selon nos souhaits presque instantanément avec un modèle de langage avancé.
6. Instructions de stimulus directionnel
Les instructions de stimulus directionnel guident le LLM vers une sortie souhaitée grâce à des indices fournis par l'utilisateur. Revenons à Chat GPT, disons simplement que nous sommes un créateur de contenu qui a besoin d'un article de blog. Prenons l'exemple de la perte de poids, restons dans cette thématique. Disons simplement : "Veuillez rédiger un article sur la perte de poids en hiver. Veuillez utiliser l'entrée comme mots-clés ciblés." Ici, nous avons notre article, mais voyons s'il a réellement utilisé nos mots-clés. Nous pouvons voir que l'un de nos mots-clés était "perdre du poids". Si nous vérifions un autre mot-clé comme "exercice en intérieur", nous pouvons voir qu'il est également mentionné dans l'introduction et plusieurs fois par la suite. Il utilise les mots-clés ; il suit nos indices fournis par l'utilisateur. Cela peut être extrêmement utile pour les créateurs de contenu, les responsables marketing et les propriétaires d'entreprise.
7. Utilisation de l'ingénierie des instructions pour la création de contenu
L'ingénierie des instructions peut être utilisée pour la création de contenu de différentes manières. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour générer des idées d'articles de blog, d'articles ou de publications sur les réseaux sociaux. Vous pouvez également l'utiliser pour optimiser votre contenu pour les moteurs de recherche en utilisant des mots-clés ciblés. De plus, vous pouvez utiliser l'ingénierie des instructions pour générer du contenu pour votre site web ou vos réseaux sociaux.
8. L'avenir de l'ingénierie des instructions
L'ingénierie des instructions est un domaine en constante évolution, avec de nouveaux outils et techniques qui sont développés en permanence. À mesure que la base des LLMs continue de croître, nous pouvons nous attendre à voir des techniques d'ingénierie des instructions encore plus avancées à l'avenir.
