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AI 101

Qu'est-ce que l'ingénierie rapide dans l'IA et pourquoi c'est important

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Des outils comme ChatGPT et DALL-E 2 (outils d'IA texte-texte ou texte-image) font fureur ces jours-ci. Mais pour qu'ils fonctionnent efficacement, vous devez poser les bonnes questions pour obtenir les résultats souhaités. Apprendre ce qu'il faut dire à ces outils ne deviendra que plus important à mesure qu'ils seront plus intégrés dans diverses industries.

Qu'est-ce que l'ingénierie rapide en IA ?

L'ingénierie rapide de l'IA est un moyen efficace d'obtenir le résultat souhaité avec un outil d'IA. Les invites se présentent sous diverses formes, telles que des instructions, des blocs de code et des chaînes de mots. Cette méthode d'utilisation des invites a été inventée par des personnes dans le but d'obtenir des réponses à partir de modèles d'IA. Il sert de point de départ pour apprendre au modèle à développer des sorties adaptées à une tâche donnée.

Fait intéressant, ces invites fonctionnent de la même manière qu'elles le feraient sur une personne - l'incitant à créer un essai - et de la même manière, une application d'IA peut utiliser ces invites pour produire un travail adapté à son objectif. De cette manière, l'ingénierie rapide est devenue une stratégie indispensable pour tirer parti des outils d'IA.

En ce qui concerne l'invite proprement dite, le texte est actuellement le principal moyen de communication entre l'humain et l'IA. L'utilisation de commandes textuelles vous permet d'indiquer au modèle ce qu'il doit effectuer. Les meilleurs modèles AI comme DALLE-E 2 et Stable Diffusion vous obligent à décrire la sortie souhaitée, qui agit comme leur invite principale. D'autre part, les modèles de langage comme le nouveau ChatGPT peuvent utiliser n'importe quoi, d'une simple requête à un complexe éprouvé avec divers faits placés tout au long de l'invite. Dans certains cas, vous pouvez même utiliser un fichier CSV avec des données brutes dans le cadre de l'entrée.

L'ensemble du processus d'ingénierie des invites d'IA implique la conception et la création d'invites (données d'entrée) afin que les modèles d'IA puissent s'entraîner dessus pour apprendre à effectuer des tâches spécifiques. Dans ce processus, vous devez sélectionner le type de données et le formatage appropriés afin que l'IA puisse les comprendre. Une ingénierie efficace des invites d'IA conduit à des données de formation de haute qualité qui permettent au modèle d'IA de faire des prédictions et des décisions avec précision.

Image : cohere.ai

L'essor de l'IA Prompt Engineering

La plupart des principaux développements en matière d’ingénierie des invites d’IA ont eu lieu avec des modèles de langage tels que GPT-2 et GPT-3. En 2021, de nouvelles tâches ont donné des résultats impressionnants grâce à l’introduction de l’ingénierie multitâche rapide avec des ensembles de données de traitement du langage naturel (NLP). Affiné par des modèles linguistiques capables de décrire avec précision un processus de pensée logique, l'apprentissage sans tir a été appliqué lorsque des indices tels que « Pensons étape par étape » sont inclus dans les invites ; cela a encore renforcé le taux de réussite des efforts de raisonnement en plusieurs étapes. Une accessibilité plus facile, à petite et à grande échelle, a été rendue possible grâce à de nombreux blocs-notes open source et à des projets de synthèse d'images menés par la communauté.

D'autres développements importants sont survenus en 2022, lorsque les modèles d'apprentissage automatique DALL-E, Stable Diffusion et Midjourney ont ouvert un monde de possibilités grâce à l'invite texte-image. Cette technologie permet aux gens de donner vie à leurs idées en utilisant uniquement leurs mots.

Plus récemment, ChatGPT est devenu ouvert au public et a pris d'assaut le monde. ChatGPT est le modèle de langage d'IA le plus impressionnant que nous ayons vu à ce jour. Il s'appuie sur des techniques d'apprentissage en profondeur pour générer du texte en fonction de l'entrée que vous lui fournissez. L'outil a été formé sur une collection massive de données textuelles, ce qui lui permet de générer des réponses de type humain à un large éventail d'invites de texte.

Meilleures pratiques pour l'ingénierie des invites d'IA

Il existe quelques meilleures pratiques qui peuvent vraiment aider l'ingénierie rapide de l'IA à produire des résultats précis et efficaces.

La première étape consiste à comprendre qu'une invite peut inclure des instructions, des questions, des données d'entrée, des exemples, des faits, etc. La clé est de combiner tous ces différents éléments pour obtenir le meilleur résultat.

Lors de la conception d'une invite d'IA, vous devez suivre ces étapes :

  • Saisissez une invite claire et spécifique : L'un des aspects les plus importants de l'ingénierie des invites d'IA est de fournir une invite bien définie au modèle d'IA. Cela garantira que le modèle comprend ce que vous demandez.
  • Utilisez un langage concis : Vous devez toujours être aussi concis que possible dans l'invite, en la gardant courte et directe.
  • Donnez autant de contexte que possible : Les modèles d'IA peuvent parfois avoir du mal avec le contexte, c'est pourquoi vous devez inclure autant d'informations contextuelles spécifiques que possible dans l'entrée.
  • Assurez-vous de la bonne grammaire : Vous ne voulez pas d'erreurs grammaticales dans votre invite d'IA, alors vérifiez toujours que tout est correctement orthographié.
  • Testez différentes sorties : Il n'y a pas de limite au nombre de sorties que ces modèles peuvent fournir, vous devez donc en tester plusieurs jusqu'à ce que vous trouviez la meilleure.
  • Ajustez le modèle lorsque cela est possible : Certains modèles d'IA, tels que ChatGPT, peuvent être affinés avec vos propres données. Ceci est particulièrement utile pour les exigences de cas d'utilisation spécifiques et conduit à des sorties plus précises.

La montée de l'ingénieur rapide

Alors que de plus en plus d'entreprises adoptent la technologie de l'IA, la porte s'ouvre aux professionnels possédant des connaissances sophistiquées en apprentissage automatique et en ingénierie rapide pour construire des carrières. Une demande croissante a été constatée pour des ingénieurs qualifiés dans ce domaine ainsi que pour des scientifiques des données - une opportunité qui devrait continuer à se développer au fil du temps.

Un ingénieur d'invite est un professionnel spécialisé dans l'élaboration d'invites, de règles et de directives précises pour aider les outils d'IA à obtenir des résultats spécifiques. Avec une compréhension approfondie de la capacité et des limites du modèle qu'ils utilisent, ces experts possèdent les compétences nécessaires pour guider efficacement la sortie vers les objectifs souhaités via un texte d'entrée intelligemment conçu, qui peut inclure des étiquettes ou des stratégies avec une formulation sophistiquée.

Les ingénieurs prompts jouent un rôle essentiel et souvent négligé dans les projets NLP. Ils sont chargés de concevoir et de créer les invites auxquelles les modèles répondront, d'affiner les modèles en fonction des résultats et d'effectuer une analyse continue des performances des modèles pour identifier les opportunités d'amélioration.

Ils travaillent également en tandem avec des scientifiques des données et des chercheurs en PNL pour évaluer les performances des modèles et s'assurer que leurs invites sont correctement alignées sur les objectifs du projet. En s'engageant dans un certain nombre de responsabilités et en tirant parti de leur expertise dans plusieurs disciplines, les ingénieurs prompts jouent un rôle essentiel dans l'élaboration du développement de la PNL tel que nous le connaissons aujourd'hui.

Avec la popularité croissante des modèles d'IA comme ChatGPT, les ingénieurs prompts vont devenir de plus en plus demandés. Ils joueront un rôle important pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de ces modèles d'IA.

Comment AI Prompt Engineering affecte les entreprises

Les produits d'intelligence artificielle et les modèles sous-jacents qui les alimentent modifient rapidement le paysage technologique en nous offrant de toutes nouvelles avenues de création et d'innovation. En exploitant les données, des modèles tels que ChatGPT facilitent la capacité de l'IA à générer des réponses aux requêtes des utilisateurs et des idées uniques dans une variété de domaines. Les ordinateurs peuvent désormais produire du contenu dans des domaines allant de l'art à la conception en passant par le codage informatique avec peu d'aide de la part des humains. De plus, ils peuvent même aller jusqu'à développer des hypothèses et des théories liées à des problèmes complexes.

Les derniers systèmes d’IA, construits sur la base de modèles d’apprentissage profond à grande échelle, sont capables de traiter et d’analyser une vaste gamme de données non structurées telles que du texte et des images. Cela élargit la portée des applications accessibles aux développeurs, quels que soient leurs aptitudes en apprentissage automatique et leur formation technique.

Par exemple, ChatGPT, qui a été construit sur GPT-3.5, a été utilisé pour traduire du texte, et les scientifiques ont exploité une version antérieure du modèle pour créer de nouvelles séquences de protéines. L'utilisation de ces systèmes a permis de réduire le temps de développement nécessaire aux nouvelles applications d'IA, rendant disponible un niveau d'accessibilité rarement établi auparavant. De telles avancées ont inévitablement ouvert des perspectives passionnantes pour l'avenir.

La seule chose que tous ces différents modèles ont en commun est leur besoin d'une ingénierie rapide de l'IA efficace. Au fur et à mesure que l'IA progresse, nous continuerons de voir l'ingénierie rapide jouer un rôle important dans presque tous les domaines, des affaires à la science et plus encore. Les modèles d'IA alimentés par une ingénierie rapide sont les plus excitants et les plus prometteurs que nous ayons vus. Les chefs d'entreprise doivent donc commencer à y prêter une attention particulière et envisager de les mettre en œuvre dans leurs processus.

Alex McFarland est un journaliste et écrivain en IA qui explore les derniers développements en matière d'intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications d'IA dans le monde entier.