Le monde ne manque pas de LLMs compte tenu des choix qui s'offrent à nous ; très franchement, ces modèles sont devenus des produits de base au moment où nous parlons, et cela s'accélère, par exemple, reportez-vous à mon dernier article OpenAI GPT4o, Meta Llama 3.1B, Google Gemini 1.5 pro. Des applications telles que ChatGPT et Perplexity alimentées par des LLMs deviendront des outils quotidiens similaires à MS Word et Excel.

Par conséquent, ce qui compte le plus pour un professionnel en activité, c'est la façon dont nous tirons de la valeur de ces modèles et comment nous parvenons à faire en sorte que ces applications fonctionnent au mieux pour nous. Cela revient à une technique essentielle que tout professionnel de l'informatique doit maîtriser → ingénierie rapide. 

Qu'est-ce qui fait une bonne invite ? 

Pour exploiter efficacement la puissance des grands modèles linguistiques (LLM), une bonne invite doit être claire, spécifique et bien structurée. Voici les éléments clés qui font une bonne invite 

1. Clarté et spécificité
   • Instructions claires:L'invite doit fournir des instructions sans ambiguïté pour éviter des interprétations multiples.
   • Détails spécifiques:Inclure des informations détaillées sur le contexte, le résultat souhaité, le format, le style et la longueur.

2. Contexte et historique
   • Contexte pertinent:Fournir suffisamment d’informations de base pour aider le modèle à comprendre le scénario.
   • Spécifications du public cible:Adaptez l’invite au public cible pour garantir que le résultat est pertinent.

3. Format de sortie souhaité
   • Exemples:Utilisez des exemples pour illustrer le format de sortie attendu.
   • Format structuré:Définissez clairement la structure de la réponse, comme des puces, des listes ou des paragraphes.

4. Raffinement itératif
   • Mécanisme de rétroaction:Permettre des améliorations itératives en fonction des réponses du modèle.
   • Expérimentation: Testez différentes variantes d’invite pour identifier les plus efficaces.

5. Éviter l’ambiguïté
   • Langage précis:Réduisez au minimum l’utilisation de descriptions vagues ou « floues ».
   • Instructions explicites:Indiquez clairement ce qu’il faut faire et ce qu’il ne faut pas faire.

Comment les frameworks rendent les invites efficaces

Le cadre d'ingénierie des messages rapides fournit une structure pour vous aider à construire un message rapide plus efficace. Plus de 40 cadres d'ingénierie des messages rapides ont été développés au cours des deux dernières années, ce qui est assez difficile à suivre. Fondamentalement, l'évaluation d'un cadre d'ingénierie des messages rapides implique d'évaluer son efficacité, sa facilité d'utilisation, ses capacités d'amélioration itérative, ses mesures de performance, le soutien de la communauté et son adaptabilité.

Je recommande les cinq frameworks suivants en fonction de la facilité d'utilisation, des performances de sortie, du cas d'utilisation et de la réutilisabilité rapide. 

Cadre CRISP 

• Contexte : Fournit un contexte détaillé, aidant le modèle à comprendre le scénario.
• Demande : spécifie clairement la tâche, garantissant que le modèle sait quoi faire.
• Insight : ajoute des informations supplémentaires, améliorant ainsi la compréhension du modèle.
• Style : définit le ton et la manière de la réponse, la rendant adaptée au public cible.
• Paramètres : définit les limites de la réponse, telles que la longueur et le format, garantissant que la sortie répond à des exigences spécifiques.

Cadre de l'ERA 

• Attente: Décrit le résultat souhaité en fournissant des objectifs clairs pour le modèle.
• Rôle: Spécifie le rôle du modèle, guidant son comportement.
• Action: Décrit la tâche spécifique, garantissant que le modèle sait quelle action entreprendre.

Cadre RTF 

• Demande: Définit clairement la demande de l'utilisateur.
• Tâche: Spécifie la tâche à effectuer.
• Format: Décrit le format souhaité de la réponse, garantissant clarté et structure.

Cadre de la chaîne de pensée (CoT) 

• Raisonnement étape par étape : Encourage le modèle à réfléchir au problème étape par étape, améliorant ainsi la qualité des tâches de raisonnement complexes.
• Processus itératif : Permet d'affiner et de rétroagir, améliorant ainsi les performances du modèle au fil du temps.

Cadre LangGPT 

LangGPT est un framework d'ingénierie rapide inspiré des langages de programmation structurés et réutilisables qui rendent l'invite NLP plus structurée et réutilisable. 

• Basé sur un modèle : Utilise des modèles, des variables et des commandes pour créer des invites structurées, facilitant ainsi la génération de sorties de haute qualité.
• Structure à double couche : Permet des invites réutilisables et modulaires, améliorant ainsi l'efficacité et la cohérence.
• Soutien communautaire : Fournit des modèles et des ressources partagés, favorisant la collaboration et l'amélioration continue.

Le module de base comprend les éléments suivants :

Il a été créé par une communauté basée en Chine et a démontré de meilleures performances pour guider les LLM dans l'exécution de tâches par rapport à d'autres cadres d'ingénierie rapides

Les avantages et les inconvénients de chaque framework avec un scénario

Chaque framework a ses forces et ses faiblesses, et le choix dépend de la complexité de la tâche, de votre objectif et de la familiarité de l'utilisateur avec le framework. Voici un exemple qui met en évidence les avantages et les inconvénients de ces frameworks 

Générer un plan SEO pour optimiser un site Web de produit SaaS :

Vous pouvez trouver la sortie de ces invites en fonction de ChatGPT ici. 

Les cas d’utilisation idéaux pour chaque framework. 

Le cas d'utilisation joue également un rôle important dans le choix du cadre. Voici un tableau qui catégorise différents domaines et indique le cadre d'ingénierie rapide le plus adapté à chaque catégorie en fonction de leurs points forts et de leurs caractéristiques.

La conclusion 

L’évolution des cadres d’ingénierie rapide reflète l’avancement rapide des modèles de langage d’IA et de leurs applications. Au départ, l’ingénierie rapide se concentrait sur des approches simples basées sur des instructions, mais elle a depuis évolué vers des cadres plus sophistiqués pour maximiser le potentiel de l’IA.

• CROUSTILLANT: Idéal pour les tâches nécessitant un contexte détaillé et des réponses complètes, telles que la rédaction, la finance, le marketing et le droit.
• CoT: Offre une approche étape par étape, améliorant la clarté des processus complexes.
• ÈRE: Fournit un résultat simple et direct, adapté aux tâches rapides et directes.
• Texte intégral : Efficace pour des résultats concis et structurés, ce qui le rend adapté au contenu des médias sociaux.
• LangueGPT: Hautement structuré et personnalisable, ce qui le rend idéal pour les tâches de conception, de référencement et de codage nécessitant cohérence et réutilisabilité.

Cela étant dit, malgré cette tendance à l’automatisation, l’expertise humaine reste cruciale pour adapter les applications d’IA à des secteurs spécifiques et garantir la conformité et la sécurité.

Prime: voici l'invite que j'utilise pour créer le titre de cet article en utilisant CRISP, je vous suggère donc d'utiliser ce framework maintenant.

Contexte:vous êtes un rédacteur technique et un expert en référencement, travaillant sur un article pour donner un point de vue d'expert sur le cadre d'ingénierie rapide.

Demande: Structurez le titre de l'article pour qu'il soit optimisé au maximum pour le référencement. Veuillez utiliser Google Keyword Planner, Ahrefs et SEMrush pour identifier les cinq mots clés les plus importants.

Aperçu:L'article s'adresse aux professionnels de l'informatique qui ont un certain niveau de compréhension de l'ingénierie rapide. Il est utilisé pour une publication LinkedIn et une newsletter.

Style: Engageant.

Paramètres:Le titre doit être court, accrocheur et générer un appel à l’action.

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Références

1. ERA/ERF : https://easyaibeginner.com
2. CROUSTILLANT: https://promptengineering.org/the-crisp-method-a-dynamic-framework-for-advanced-ai-reasoning-and-decision-making/
3. Sujet d'apprentissage COT : https://learnprompting.org/docs/intermediate/chain_of_thought
4. LangueGPT: https://www.langgpt.ai/ 
5. Votre guide pour maîtriser tous les différents cadres d'invite