Guide d'ingénierie rapide [du débutant à l'avancé]

Te souviens-tu de la façon dont les applications Office ont changé les métiers et les entreprises ? Les modèles d'IA générative ont le potentiel de changer encore plus le secteur des entreprises et la vie quotidienne. Comme par le passé, apprendre à utiliser l'IA générative te permettra de t'adapter à l'évolution du secteur. L'ingénierie prompte est ce dont tu as besoin pour utiliser efficacement les modèles d'IA et en tirer une efficacité maximale. L'ingénierie des invites consiste à comprendre les schémas des MLD et à élaborer des invites qui leur permettront de générer des résultats précis.

Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est l'ingénierie des prompts et fournir des guides de base sur l'ingénierie des prompts. Tu es curieux ? Reste à l'écoute.

TL;DR

• L'ingénierie prompte est l'artisanat prompt pour les modèles d'IA afin de générer des résultats meilleurs et plus précis.
• Bien que tu n'aies pas besoin de compétences en codage pour l'ingénierie prompte, tu as besoin de raisonnement, de créativité et de compétences analytiques.
• Bien que la durée d'apprentissage de l'ingénierie rapide varie d'une personne à l'autre, tu peux apprendre plus vite en t'exerçant davantage.
• Pour apprendre l'ingénierie des prompts, tu dois te familiariser avec l'IA générative, les LLM, les parties des prompts et les techniques d'ingénierie des prompts.
• La façon la plus efficace d'apprendre l'ingénierie des prompts est d'examiner les guides d'ingénierie des prompts en ligne.
• Les meilleures ressources en ligne pour améliorer tes compétences en ingénierie des prompts sont TextCortex Prompt Engineering Guide, OpenAI's Prompt Engineering Guide et promptingguide.ai.

Qu'est-ce que Prompt Engineering ?

L'ingénierie des prompts consiste à concevoir les données que tu introduis dans les modèles d'IA afin d'obtenir le résultat souhaité rapidement et avec précision. En d'autres termes, apprendre l'ingénierie des invites, c'est apprendre à communiquer avec les MLT. Même si la communication avec l'IA n'est pas comme dans les films de science-fiction, c'est toujours un processus amusant.

Qu'est-ce qu'un emploi dans le domaine de l'ingénierie ?

Les emplois d'ingénierie rapide impliquent l'utilisation de modèles d'IA pour produire les résultats souhaités pour les entreprises. Les modèles d'IA employés dans ces emplois peuvent comprendre ChatGPT, ZenoChat, Midjourney ou Stable Diffusion. Bien qu'il suffise généralement d'être familier avec l'ingénierie des prompts pour ces emplois, certaines annonces peuvent rechercher de l'expérience dans d'autres domaines. Par exemple, une offre d'emploi en ingénierie rapide émanant d'une société pharmaceutique peut demander une formation médicale et une expérience connexe.

Ai-je besoin d'un codage pour le Prompt Engineering ?

Non, tu n'as pas besoin d'une expérience de codage ou d'un bagage technique pour apprendre les compétences de base de l'ingénierie des messages-guides. L'ingénierie des messages-guides fait appel à ton raisonnement, à ta logique et à tes compétences analytiques. En d'autres termes, tu dois analyser la façon dont les modèles d'IA génèrent des résultats à partir de tes invites et réécrire tes invites pour atteindre le résultat final. Cependant, le fait d'avoir des connaissances en codage t'aide indirectement à améliorer tes compétences en ingénierie des messages-guides.

Combien de temps faut-il pour apprendre l'ingénierie de Prompt ?

Cela dépend de l'intensité et de l'ardeur avec lesquelles tu veux apprendre et pratiquer. Environ 10 heures de formation suffisent pour apprendre toutes les techniques d'ingénierie de l'invite, les modèles d'IA et les bases de l'invite. Mais pour comprendre les schémas et les paramètres des différents modèles d'IA, tu dois t'entraîner plus longtemps avec eux. 

Chaque modèle d'IA s'accompagne de ses propres défis. Par exemple, bien que la diffusion stable soit un outil d'IA avec lequel tu peux librement produire des images, les moindres changements dans ton message-guide affectent grandement les résultats. Aussi, même si tu ne parviens pas à obtenir les résultats souhaités lors de tes premières expériences avec les modèles d'IA, ne te décourage pas et continue à t'entraîner !

Comment apprendre l'ingénierie de la promesse ?

Il y a quelques sujets avec lesquels tu dois être familier pour apprendre l'ingénierie d'invite. Par exemple, tu peux en savoir plus sur l'outil que tu utilises en apprenant les bases de l'IA générative et des grands modèles de langage. Ainsi, tu pourras comprendre plus facilement leurs schémas de fonctionnement et booster ton processus d'apprentissage.

L'IA générative et les LLM

Pour comprendre le fonctionnement des messages-guides, il est important de te familiariser avec les outils que tu vas utiliser : L'IA générative et les grands modèles de langage (LLM). L'IA générative est un type de technologie qui utilise des données et des paramètres pré-entraînés pour produire des résultats nouveaux et uniques, tels que du contenu textuel, visuel, du code ou d'autres formes de contenu. Les grands modèles de langage (LLM) sont un type spécifique de technologie d'IA qui utilise l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique pour effectuer diverses tâches basées sur le langage.

Éléments d'un message-guide

Tu veux améliorer tes compétences en matière d'ingénierie des invites et tu es sur le point d'entrer ta première invite dans un modèle d'IA. Mais que doit contenir ton message-guide et quelle forme doit-il prendre ? Voici la réponse :

• Contexte : Informations externes qui peuvent orienter le modèle d'IA vers des résultats plus précis.
• Instruction/question : Une tâche spécifique que tu veux que le modèle d'IA effectue.
• Exemple : Une donnée qui permet au modèle d'IA de produire un résultat similaire, également connu sous le nom d'apprentissage à quelques coups.
• Type de sortie : le format de sortie que tu veux obtenir.

Lorsque tu rédiges un message-guide pour un modèle d'IA, tu dois t'assurer que ton message-guide comprend ces parties. Tu obtiendras ainsi des résultats meilleurs et plus précis. En plus de ces parties, il existe également des parties telles que le persona et la base de connaissances que tu peux ajouter à ton message-guide. Cependant, il s'agit d'étapes avancées requises pour des cas d'utilisation spécifiques.

Techniques d'ingénierie rapide

Lorsqu'il s'agit d'écrire des messages-guides, il existe des techniques que tu dois connaître. Ces techniques t'aideront à améliorer tes messages-guides et à obtenir de meilleurs résultats dans différentes tâches. Les techniques d'incitation les plus populaires comprennent :

• Invitation zéro : Cette technique fait référence à l'utilisation des compétences génératives du modèle d'IA sans fournir de données supplémentaires.
• Invitation à quelques reprises : Ajout d'exemples que le modèle d'IA peut prendre comme échantillon à l'entrée.
• L'incitation à la chaîne de pensée : Il s'agit de diviser les tâches complexes et plus importantes en sous-tâches. Cela permet de s'assurer que le modèle d'IA exécute mieux et plus précisément les tâches complexes.
• Autoconsistance : Alors que tu fournis un chemin de raisonnement au modèle d'IA dans Chain-Of-Thought, dans cette technique, tu permets au modèle d'IA de créer ses propres chemins de raisonnement et de sélectionner les chemins corrects.
• Demande de connaissances générées : C'est le processus par lequel le modèle d'IA génère des connaissances pour une tâche donnée et répond par des sorties avancées.

Bien qu'il ne s'agisse pas de toutes les techniques d'ingénierie de l'incitation, ce sont les plus fréquemment utilisées et les plus efficaces. Au fur et à mesure que tu amélioreras tes compétences en matière d'invites, tu auras besoin de techniques d'invites avancées. En utilisant ces techniques, tu pourras obtenir une efficacité maximale des modèles d'IA et accomplir tes tâches avec beaucoup plus de précision.

Utilise les guides d'ingénierie en ligne

Si tu es novice en matière d'ingénierie d'invite, nous te conseillons de consulter les guides d'ingénierie d'invite en ligne pour établir une base solide. Ces guides couvrent généralement un large éventail de sujets, y compris des cas d'utilisation spécifiques, des messages-guides de base et diverses techniques de messages-guides. De plus, nous te recommandons d'explorer différentes ressources et de suivre des cours pour élargir tes connaissances, plutôt que de te fier uniquement à un seul guide d'ingénierie d'invite.

Guides d'ingénierie en ligne

Il existe des ressources en ligne que tu peux utiliser pour améliorer tes compétences en matière d'ingénierie de l'invite. Examinons de plus près les meilleurs guides d'ingénierie de l'invite en ligne qui peuvent t'aider à améliorer tes compétences en matière d'invite.

TextCortex Guide d'ingénierie rapide

TextCortexL'assistant d'IA, ton sympathique assistant d'IA, propose un guide d'ingénierie des messages-guides pour améliorer tes compétences en matière de messages-guides et introduire des messages-guides de base. Tu peux faire passer tes compétences en matière d'incitation, telles que Midjourney, la génération de texte et l'automatisation, au niveau supérieur en complétant le guide d'ingénierie de l'incitation TextCortex . Tu apprendras avec TextCortex prompt engineering guide :

• Ingénierie des invites de base
• Promesse de mi-parcours
• Prompt Templates et génération de vidéos assistée par l'IA
• Automatiser les tâches d'écriture
• Entraînement des modèles d'IA
• Analyse des données et des documents
• Les messages-guides pour les tâches de recherche

Après avoir amélioré tes compétences en matière d'ingénierie des messages, tu peux utiliser notre IA conversationnelle, ZenoChat, pour t'entraîner. ZenoChat est livré avec un personnage appelé "Enigma, l'ingénieur de l'invite", conçu pour t'aider dans tes tâches d'invite. À l'aide de ce personnage, tu peux améliorer tes messages-guides existants, générer des messages-guides à partir de zéro ou apprendre ce que tu dois améliorer dans ton message-guide.

Guide d'ingénierie des invites d'OpenAI

Pour ceux qui débutent dans l'ingénierie des messages-guides et qui cherchent à en apprendre les bases, nous recommandons de jeter un coup d'œil au guide d'ingénierie des messages-guides d'OpenAI. Ce guide donne un aperçu des stratégies et des techniques qui peuvent être utilisées pour améliorer la qualité de tes messages-guides et obtenir des résultats plus précis. En outre, le guide comprend des conseils et des stratégies utiles pour utiliser plus efficacement le modèle GPT-4. Cette ressource peut être un outil précieux pour tous ceux qui cherchent à développer leurs compétences en matière d'ingénierie des messages-guides.

prompteguide.ai

Si tu veux apprendre la logique et les termes de l'ingénierie des invites, nous te recommandons de visiter promptingguide.ai. Ce guide enseigne les bases de l'incitation, les techniques d'incitation avancées et les cas d'utilisation de l'ingénierie de l'incitation. Tu trouveras également dans ce guide des stratégies d'incitation pour différents modèles d'IA tels que GPT-4, Gemini et Llama.