Prompt Engineering : Un guide pratique
Le prompt engineering est une discipline relativement nouvelle qui vise à développer et à optimiser les prompts afin d'utiliser efficacement les modèles de langage (LMs) pour une variété d'applications et de sujets de recherche. Cette discipline permet de mieux comprendre les capacités et les limites des grands modèles de langage (LLMs).
Les chercheurs utilisent le prompt engineering pour améliorer les performances des LLMs sur une large gamme de tâches courantes et complexes, telles que la réponse aux questions et le raisonnement arithmétique. Les développeurs, quant à eux, emploient cette technique pour concevoir des méthodes de prompt efficaces et robustes qui s'interfacent avec les LLMs et d'autres outils.
Le prompt engineering ne se limite pas seulement à la conception et au développement des prompts. Il englobe un large éventail de compétences et de techniques utiles pour interagir et développer avec les LLMs. C'est une compétence importante pour s'interfacer, construire et comprendre les capacités des LLMs. On peut l'utiliser pour améliorer la sécurité des LLMs et créer de nouvelles fonctionnalités, telles que l'augmentation des LLMs avec des connaissances de domaine et des outils externes.
Motivés par le grand intérêt pour le développement avec les LLMs, nous avons créé ce nouveau guide de prompt engineering qui contient toutes les dernières recherches, les techniques de prompt avancées, les guides d'apprentissage, les guides de prompt spécifiques aux modèles, les conférences, les références, les nouvelles capacités des LLMs et les outils liés au prompt engineering.
Fonctionnalités clés
- Aide à comprendre les capacités et les limites des LLMs.
- Améliore les performances des LLMs sur diverses tâches.
- Permet de concevoir des méthodes de prompt efficaces.
Utilisation de base
Pour commencer avec le prompt engineering, il est important de comprendre les principes fondamentaux. Cela inclut la connaissance des types de prompts, des techniques d'optimisation et de l'impact qu'ils peuvent avoir sur les réponses des LLMs. Ensuite, on peut expérimenter avec différentes approches pour trouver celles qui fonctionnent le mieux pour les besoins spécifiques.
Comparaisons avec d'autres solutions
En comparaison avec d'autres méthodes de travail avec les LLMs, le prompt engineering offre une approche plus ciblée et personnalisée. Il permet de mieux adapter les prompts aux exigences de chaque tâche, ce qui peut entraîner des résultats plus précis et pertinents.
