Qu’est-ce qu’un prompt ?

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Alors que la définition de Prompt, est encore pour Larousse "Adjectif, Qui agit vite", une nouvelle définition du mot prompt est apparue en novembre 2022, en même temps que la sortie de Chat GPT-3, l'outil d'Intelligence Artificielle créé par la firme Open AI.

Prompt : la nouvelle définition

Un "prompt" (ou "invite" en français) fait référence à un court texte ou une instruction donnée à un système d'intelligence artificielle, comme un modèle de langage, pour lui indiquer le contexte ou la tâche à accomplir. C'est la manière dont vous communiquez avec le modèle pour obtenir des réponses spécifiques à vos besoins. Lorsque vous interagissez avec un modèle de langage comme GPT, vous fournissez un prompt pour indiquer le début de la conversation ou la nature de la requête que vous faites. Le modèle utilise ensuite ce prompt pour générer une réponse cohérente et pertinente en fonction du contexte fourni. Par exemple, si vous voulez demander à GPT de résumer un livre, votre prompt pourrait être : "Résumez le livre 'Le Seigneur des Anneaux' de J.R.R. Tolkien." En utilisant ce prompt, le modèle comprendra qu'il doit générer un résumé du livre en question. En résumé, un prompt est une instruction ou une question donnée à un modèle d'IA pour guider sa génération de texte ou sa réponse. C'est un moyen de communiquer avec le modèle et de lui fournir le contexte nécessaire pour obtenir des résultats spécifiques.

Comment optimiser ses prompts ? 

Optimiser vos prompts lorsque vous interagissez avec un modèle de langage comme GPT peut aider à obtenir des résultats plus précis et pertinents. Voici quelques conseils pour optimiser vos prompts :
  • Soyez clair et spécifique : Assurez-vous que votre prompt est clair et spécifique quant à ce que vous attendez comme réponse. Utilisez des termes précis et explicites pour décrire votre demande.
  • Définissez le contexte : Fournissez un contexte suffisant pour que le modèle comprenne la nature de la question ou de la tâche. Plus vous donnez d'informations, plus la réponse sera susceptible d'être adaptée à vos besoins.
  • Utilisez des exemples : Si vous souhaitez obtenir une réponse dans un format particulier, utilisez des exemples dans votre prompt pour montrer au modèle ce que vous attendez. Par exemple, "Donnez-moi trois raisons pour lesquelles les énergies renouvelables sont importantes. Par exemple, une raison pourrait être...."
  • Divisez en étapes : Si votre requête est complexe, divisez-la en étapes ou en points spécifiques. Cela peut aider le modèle à générer des réponses plus organisées et structurées.
  • Soyez direct : Évitez les phrases excessivement longues ou ambiguës. Formulez votre prompt de manière directe pour obtenir des réponses plus précises.
  • Utilisez des contrôles : GPT-4 propose des options de contrôle telles que "température" (qui contrôle le degré d'aléatoire dans les réponses) et "max_tokens" (qui limite le nombre de mots dans la réponse). Expérimentez avec ces paramètres pour obtenir des résultats qui correspondent à vos attentes.
  • Itérez et ajustez : Si la première réponse n'est pas exactement ce que vous recherchez, n'hésitez pas à ajuster votre prompt et à essayer à nouveau. L'itération peut aider à affiner la réponse.
  • Testez différentes approches : Expérimentez avec différents styles de prompts pour voir ce qui fonctionne le mieux pour votre tâche spécifique. Vous pouvez essayer des questions ou des instructions plus détaillées.
  • Pré-traitement des données : Si votre tâche nécessite des informations spécifiques, vous pouvez pré-traiter vos données en les formatant de manière à être comprises par le modèle.
  • Faites attention à la sécurité et à la déontologie : Assurez-vous que vos prompts ne violent pas les politiques de l'entreprise et n'entraînent pas de contenus offensants ou inappropriés.
En résumé, l'optimisation de vos prompts consiste à être clair, spécifique et à fournir suffisamment de contexte pour obtenir les réponses souhaitées. N'hésitez pas à expérimenter et à ajuster vos prompts en fonction des résultats obtenus.
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