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ChatGPT, GPT-3, DALLE, MidJourney, Stable Diffusion…
Qu’est-ce que tous ces modèles d’IA ont en commun ? En plus d’être beaucoup trop coûteux à créer et très compliqués à comprendre, à moins que vous ne lisiez mes articles ;), ce sont tous des modèles que des gens ordinaires comme nous peuvent utiliser pour générer des résultats incroyables, et même créer des produits, grâce au prompting.
Le prompting est pratiquement la seule compétence dont vous avez maintenant besoin pour maîtriser ces nouveaux modèles génératifs, grands et puissants, que ce soit pour produire des histoires cool, des images incroyables ou n’importe quelle fonctionnalité cool, comme un outil de résumé de texte ou de montage vidéo automatique. Les résultats de ces modèles ne font que s’améliorer avec le temps, mais il est souvent difficile d’obtenir exactement ce que l’on cherche. Même si cet aspect continue lui aussi de progresser, la meilleure façon d’exploiter le potentiel de ces grands modèles est de devenir un meilleur ingénieur de prompts.
Mais qu’est-ce qu’un ingénieur de prompts ? Et surtout, qu’est-ce que cette histoire de prompting dont je parle depuis environ une minute, et comment pouvons-nous apprendre cette compétence et nous améliorer ?! Eh bien, c’est exactement ce que nous allons voir dans cet article…
Le prompting est la façon dont les humains peuvent parler aux IA. Il permet de dire à l’IA ce que nous voulons et de quelle manière nous le voulons, généralement avec des mots. Par exemple, vous pourriez vouloir générer une image sans avoir quoi que ce soit à lui montrer comme exemple. Que feriez-vous ? Vous feriez la même chose qu’avec un artiste que vous auriez engagé : tenter de décrire ce que vous voulez avec les meilleurs mots possible et quelques croquis si vous savez dessiner. C’est la même chose avec les IA les plus puissantes d’aujourd’hui. Comme nous l’avons vu dans ma précédente vidéo sur les embeddings de mots, les IA peuvent comprendre les mots, même si elles les comprennent différemment de nous. C’est ici que l’ingénierie de prompts entre en jeu. Elle consiste à trouver le prompt qui produit les meilleurs résultats avec l’IA.
Un ingénieur de prompts traduit votre idée en mots que l’IA peut comprendre. C’est un traducteur entre le « langage humain » et le « langage de l’IA ». Vous pouvez voir l’ingénierie de prompts comme l’équivalent d’être un expert de Google. Beaucoup de gens sont embauchés parce qu’ils savent bien utiliser Google et trouver des réponses à leurs questions, contrairement à votre père, qui peut avoir de la difficulté à trouver ce qu’il cherche. C’est parce que vous savez ce que la barre de recherche de Google attend et quels mots-clés sont bons ou non, tandis que votre père ne le sait pas. Il écrit comme s’il posait ses questions à un autre être humain, ce que la machine n’arrive pas à comprendre.
Le prompting textuel constitue une façon de parler aux modèles de langage. La meilleure manière de le comprendre est d’examiner un exemple simple. Demandons à GPT-3 de résoudre un problème de mathématiques.
Nous voyons qu’il obtient le mauvais résultat. Par contre, si nous adaptons davantage le prompt à l’IA, par exemple en ajoutant simplement « Réfléchissons étape par étape », il réussit.
Exemple produit avec DALLE 2.
Le prompting pour les images est assez semblable. Nous pouvons utiliser des mots pour décrire une image à un modèle texte-image et observer ce qu’il crée. Lorsque nous modifions différents qualificatifs, les images générées par le modèle changent en conséquence. L’objectif de l’ingénierie de prompts est d’optimiser ce processus.
Nous croyons qu’il est important d’apprendre cette nouvelle compétence, puisque les grands modèles ne feront que devenir plus accessibles et plus puissants. Il est évident que des gens seront payés simplement pour les utiliser et les maîtriser, et nous voulons vous aider à y arriver. C’est pourquoi, avec mon ami Sander et Towards AI, nous créons un cours sur le prompting appelé Learn Prompting. Vous pouvez y découvrir de nombreuses bonnes pratiques et techniques cool, et même obtenir des conseils d’experts adaptés au modèle que vous utilisez, que ce soit ChatGPT, MidJourney ou autre chose. Allez le consulter pour en apprendre davantage sur le prompting et profiter des conseils d’experts du domaine.
Ce projet open source est toujours en développement, et notre objectif est d’améliorer continuellement le cours et d’y ajouter de nouvelles sections cool au fil du temps. Nous serions ravis que vous y contribuiez et partagiez vos connaissances avec davantage de personnes grâce à cette plateforme. Rejoignez la communauté Learn AI Together sur Discord pour en apprendre plus sur notre nouveau cours et venir discuter avec nous !
Merci d’avoir lu cet article,
Louis
Références
►Learn Prompting : https://learnprompting.org/
►Nos comptes Twitter : https://twitter.com/Whats_AI https://twitter.com/SanderSchulhoff https://twitter.com/towards_AI https://twitter.com/learn_prompting
►Discord : /fr/learn-ai-toget
FAQ
Qu’est-ce que le prompting ?
Le prompting consiste à fournir à un modèle génératif des instructions, du contexte, des contraintes et des exemples pour obtenir le résultat souhaité.
Que fait un ingénieur de prompts ?
Il conçoit et teste les interactions avec un modèle, mais des produits fiables exigent aussi de l’évaluation, des données, du développement logiciel et une expertise du domaine.
Comment un débutant peut-il améliorer un prompt ?
Précisez l’objectif, donnez le contexte pertinent, définissez le format de sortie, ajoutez des contraintes et fournissez un exemple lorsqu’il peut aider.
Un prompt peut-il contenir autre chose que du texte ?
Les modèles multimodaux peuvent aussi recevoir des images, des enregistrements audio, des fichiers ou des résultats d’outils dans leur contexte.
Le prompting est-il la seule compétence nécessaire en IA générative ?
Non. C’est une compétence d’interface utile, mais la vérification, la conception des workflows, la confidentialité et les limites des modèles sont tout aussi importantes.