OpenAI a récemment dévoilé un guide précieux conçu pour aider les utilisateurs à tirer le meilleur parti de leurs interactions avec ChatGPT. Ce guide est une ressource cruciale pour tous ceux qui cherchent à obtenir des réponses plus précises et plus pertinentes de la part de l’IA, quel que soit leur bagage technique. En appliquant les stratégies décrites dans le guide, les utilisateurs peuvent améliorer de manière significative la qualité de leurs conversations avec ChatGPT, qu’ils utilisent son API ou qu’ils discutent simplement de manière informelle. OpenAI explique un peu plus en détail le nouveau guide d’ingénierie rapide qu’elle a créé pour aider les utilisateurs de ChatGPT à obtenir de meilleurs résultats.
« Ce guide partage des stratégies et des tactiques pour obtenir de meilleurs résultats à partir de grands modèles de langage (parfois appelés modèles GPT) comme GPT-4. Les méthodes décrites ici peuvent parfois être combinées pour obtenir de meilleurs résultats. Nous vous encourageons à expérimenter pour trouver les méthodes qui vous conviennent le mieux.
Certains des exemples présentés ici ne fonctionnent actuellement qu’avec notre modèle le plus performant, gpt-4. En général, si vous constatez qu’un modèle échoue dans une tâche et qu’un modèle plus performant est disponible, il vaut souvent la peine d’essayer à nouveau avec le modèle le plus performant ».
Comme vous le savez probablement déjà, si vous cherchez à améliorer vos interactions avec ChatGPT, il est important de commencer par des instructions claires. En fournissant un contexte détaillé, vous pouvez obtenir des réponses qui correspondent mieux à vos besoins. Si vous cherchez des réponses pour un scénario particulier, envisagez d’utiliser l’adoption de persona, qui consiste à demander à ChatGPT d’endosser un personnage ou un rôle spécifique pour des réponses adaptées à votre situation.
Pour les messages plus complexes, il est utile d’utiliser des délimiteurs pour séparer les différentes parties de votre saisie. Cela permet à l’intelligence artificielle de mieux comprendre votre demande et d’y répondre plus efficacement. Si vous avez affaire à une série d’actions, veillez à décrire clairement les étapes. Cette approche organisationnelle aide ChatGPT à structurer ses réponses de manière logique.
Nouveau guide d’ingénierie OpenAI ChatGPT
Il est également utile d’indiquer le format que vous souhaitez pour la sortie et, si nécessaire, de fournir des exemples. Cela peut guider l’IA dans l’élaboration de ses réponses. Si vous avez besoin d’une réponse concise, veillez à spécifier la longueur souhaitée pour vous assurer que la réponse va droit au but.
6 principes d’ingénierie de l’invite ChatGPT de l’OpenAI
- Des instructions claires : Exprimez directement vos besoins. Pour des réponses concises, demandez la brièveté ; pour un contenu plus avancé, demandez des réponses de niveau expert. Indiquez clairement le format que vous préférez. La précision de vos instructions améliore la précision des réponses du modèle. Sinon, vous laissez au modèle le soin de deviner ce que vous voulez dire:
- Fournissez des requêtes détaillées pour obtenir des réponses sur mesure.
- Demandez au modèle d’endosser un personnage spécifique.
- Utilisez des marqueurs clairs pour séparer les différentes parties de vos données.
- Définissez les étapes nécessaires à l’accomplissement d’une tâche.
- Proposez des exemples.
- Indiquez la longueur souhaitée du résultat.
- Fournissez des textes de référence.
- Utiliser des textes de référence : Les modèles de langage peuvent générer des informations incorrectes, en particulier sur des sujets obscurs ou lorsqu’on leur demande des références spécifiques. Si nous pouvons fournir à un modèle des informations fiables et pertinentes pour la requête en cours, nous pouvons demander au modèle d’utiliser les informations fournies pour composer sa réponse. La fourniture de documents de référence peut réduire considérablement les inexactitudes:
- Demander au modèle d’utiliser un texte de référence pour les réponses.
- Demander des réponses avec des citations du texte fourni.
- Diviser les tâches complexes en sous-tâches plus petites et plus faciles à gérer.
- Simplifier les tâches complexes : Pour les tâches dans lesquelles de nombreux ensembles d’instructions indépendants sont nécessaires pour traiter différents cas, il peut être utile de classer d’abord le type de requête et d’utiliser cette classification pour déterminer quelles instructions sont nécessaires. Pour ce faire, on peut définir des catégories fixes et coder en dur les instructions pertinentes pour le traitement des tâches d’une catégorie donnée. Décomposer les requêtes complexes en éléments plus simples, à l’instar de la programmation modulaire. Cela permet de réduire les erreurs et de redéfinir la tâche comme une séquence d’étapes plus simples:
- Appliquez la classification des intentions pour identifier les instructions pertinentes.
- Dans les longs dialogues, résumez ou filtrez les interactions précédentes.
- Résumez des documents volumineux en plusieurs parties, puis compilez un résumé complet.
- Traitement réfléchi : Nous obtenons parfois de meilleurs résultats lorsque nous demandons explicitement au modèle de raisonner à partir des premiers principes avant d’arriver à une conclusion. Comme pour la résolution d’un problème mathématique, les modèles ont besoin de temps pour « réfléchir ». Encourager une approche de raisonnement étape par étape permet d’obtenir des réponses plus précises:
- Demandez au modèle d’élaborer méthodiquement sa réponse.
- Utilisez un monologue intérieur ou une série de questions pour guider le raisonnement du modèle.
- Demandez au modèle de revoir et de compléter ses réponses précédentes.
- Utiliser des outils externes : Exploiter les outils pour pallier les limites du modèle. Par exemple, les systèmes de recherche de texte peuvent informer le modèle sur les documents pertinents, et les moteurs d’exécution de code peuvent l’aider dans ses calculs. Un modèle peut exploiter des sources d’information externes si elles sont fournies en tant qu’éléments d’entrée. Cela peut aider le modèle à générer des réponses plus informées et plus récentes. Par exemple, si un utilisateur pose une question sur un film spécifique, il peut être utile d’ajouter des informations de haute qualité sur le film (par exemple, les acteurs, le réalisateur, etc.) à l’entrée du modèle:
- Mettre en œuvre une recherche basée sur les embeddings pour une récupération efficace des connaissances.
- Utiliser l’exécution de code pour des calculs précis ou pour utiliser des API externes.
- Fournir au modèle des capacités fonctionnelles spécifiques.
- Tests systématiques : Il est parfois difficile de savoir si un changement – par exemple, une nouvelle instruction ou une nouvelle conception – améliore ou détériore votre système. Pour s’assurer de l’efficacité des améliorations, il convient de les tester de manière approfondie. Les changements qui fonctionnent bien dans des cas isolés peuvent ne pas être aussi efficaces dans l’ensemble. Une suite de tests complète permet de valider les modifications:
- Comparez les résultats du modèle à un ensemble de réponses de référence.
Pour obtenir des exemples des 6 principes d’ingénierie d’invite de l’OpenAI afin d’obtenir de meilleurs résultats de ChatGPT, consultez le guide officiel d’ingénierie d’invite de ChatGPT publié sur le site Web de l’OpenAI.
En ce qui concerne les techniques plus avancées d’ingénierie des invites, si vous incorporez des informations externes, c’est une bonne idée de fournir un texte de référence pour aider à informer les réponses de ChatGPT. Pour les tâches particulièrement complexes, envisagez de les diviser en sous-tâches plus petites et plus faciles à gérer. Cela simplifie non seulement l’interaction pour vous, mais aussi pour l’IA.
Les développeurs qui cherchent à affiner les réponses peuvent le faire en intégrant des bases de connaissances externes ou des API, ce qui peut améliorer la capacité de l’IA à récupérer des informations. Le fait de laisser à ChatGPT le temps de traiter l’information peut également donner lieu à des réponses plus réfléchies.
Il est utile de tester systématiquement différentes invites pour déterminer celles qui sont les plus efficaces, puis d’affiner votre approche en fonction de ce que vous apprenez.
Le guide d’OpenAI est accompagné d’exemples pratiques et est disponible sous la forme d’un PDF téléchargeable, ce qui le rend accessible et convivial. Pour ceux qui souhaitent approfondir le monde de l’IA et de l’ingénierie rapide, Skill Leap AI propose des cours complets. Ces ressources éducatives peuvent grandement améliorer votre capacité à interagir avec ChatGPT et d’autres systèmes d’IA similaires.
En mettant en œuvre les stratégies du guide d’OpenAI, les utilisateurs peuvent obtenir des réponses plus nuancées et une expérience plus satisfaisante lorsqu’ils interagissent avec ChatGPT. Ces conseils sont précieux pour les développeurs comme pour les utilisateurs quotidiens, car ils leur permettent de communiquer plus efficacement avec l’IA et d’exploiter tout le potentiel de cet outil sophistiqué.
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