Les invites sont essentielles dans les modèles axés sur le traitement du langage naturel (NLP), où elles sont utilisées pour démarrer des conversations, générer du texte, résoudre des questions, entre autres tâches . La clarté est essentielle à l’exactitude et à la pertinence des réponses générées.
C'est le cas des systèmes d'IA générative tels que ChatGPT, Gemini, DALL-E, Midjourney ou Stable Diffusion , qui ont révolutionné la capacité de créer des contenus variés comprenant des textes, des images, des documents, etc.
Quels types d'invites optimisent l'utilisation de l'intelligence artificielle
Ci-dessous quelques astuces pour optimiser l’enseignement proposé à l’intelligence artificielle , telles que :
- Invites Zero-Shot et One-Shot : idéales pour obtenir des réponses spécifiques et rapides, ces invites sont comparables aux requêtes effectuées dans les moteurs de recherche Web ou les assistants numériques. Ils vous permettent de demander des informations spécifiques sans avoir à fournir un contexte détaillé.
- Invites de récupération (récupération) : ce type d'invite implique de fournir une entrée de base et de demander une réponse plus élaborée. Par exemple, à partir d’un paragraphe spécifique, demander un article détaillé sur un sujet connexe offre un moyen de générer un contenu détaillé et spécifique.
- Méthode 5W : L'utilisation de l'approche 5W (qui, quoi, quand, où, pourquoi) dans une invite encourage l'IA à produire des documents complets et approfondis sur un sujet donné, fournissant une structure claire et détaillée pour explorer une question de manière globale.
- Invites de type récapitulatif : cette modalité consiste à demander à l'IA de condenser des informations détaillées dans des formats plus gérables. En ajoutant un rôle spécifique et en détaillant le contexte, les résultats peuvent être encore plus précis et utiles pour l'objectif visé.
Recommandations pour rédiger une bonne invite
Le processus pour rédiger une invite efficace implique :
- Définissez des objectifs clairs : avant de commencer à travailler avec l’IA, il est crucial de fixer des objectifs précis sur ce que vous espérez atteindre. Cela permet de concentrer les efforts et de fournir des instructions plus ciblées qui permettent à l'IA de comprendre et d'exécuter plus facilement les tâches de manière efficace.
- Fournir des données de qualité : L’intelligence artificielle s’appuie sur les données qu’elle reçoit pour apprendre et prendre des décisions. Il est essentiel de garantir que ces données sont pertinentes, exactes et de haute qualité. Cela signifie éliminer toutes les données erronées ou non pertinentes et garantir que l'ensemble de données est aussi représentatif que possible du problème à résoudre.
- Utilisez un langage clair et spécifique : Pour instruire l’IA, il est important d’utiliser un langage précis et sans ambiguïté. Les instructions doivent être claires et directes, en évitant l’utilisation d’un jargon non standard que l’IA pourrait ne pas reconnaître ou interpréter de manière incorrecte.
- Formation itérative : L’apprentissage de cette technologie n’est pas un processus qui s’effectue d’un seul coup. Cela nécessite une formation continue et itérative, où les résultats obtenus sont revus et les instructions ou données fournies sont ajustées en fonction des erreurs ou des axes d'amélioration identifiés au cours du processus.
- Incorporer la variabilité : pour garantir que l'intelligence artificielle puisse bien se généraliser et fonctionner de manière adéquate dans différents scénarios, il est important de la former avec un large éventail d'exemples. Cela inclut différents types de données, conditions de problème et formes d'instructions pour exposer l'IA à autant de situations que possible.
- Diviser pour mieux régner : si le problème à résoudre est complexe, il peut être utile de le diviser en tâches plus petites et plus faciles à gérer. Cela permet à l'IA d'être entraînée plus efficacement, en se concentrant sur des problèmes spécifiques qui, une fois résolus individuellement, contribuent à résoudre le problème plus vaste.