Comprendre le prompting en quelques exemples avec l'ingénierie des prompts

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Jennie Rose

Published on 30/04/2024

Introduction au prompting en quelques exemples

Bienvenue dans le monde fascinant du prompting en quelques exemples avec l'ingénierie des prompts ! Si vous avez gratté votre tête, vous demandant comment faire en sorte que vos modèles de langage exécutent des tâches spécifiques avec un minimum d'exemples, vous êtes au bon endroit. Cet article se veut votre ressource incontournable pour comprendre les mécanismes et les types du prompting en quelques exemples.

Dans les sections suivantes, nous plongerons dans les mécanismes, les types et les exemples pratiques du prompting en quelques exemples. À la fin de cette lecture, vous comprendrez non seulement le concept, mais vous saurez aussi comment l'implémenter de manière efficace. Alors, commençons !

Comment fonctionne le prompting en quelques exemples

Qu'est-ce que le prompting en quelques exemples ?

Le prompting en quelques exemples est une technique qui consiste à fournir à un modèle d'apprentissage automatique, en particulier un modèle de langage, un petit ensemble d'exemples pour guider son comportement dans une tâche spécifique. Contrairement aux méthodes d'apprentissage automatique traditionnelles qui nécessitent une grande quantité de données d'entraînement, le prompting en quelques exemples permet au modèle de comprendre la tâche avec seulement quelques exemples. Cela est extrêmement utile lorsque vous disposez de données limitées ou avez besoin de résultats rapides.

Composants clés :

• Modèle de prompt : C'est la structure qui contient vos exemples. Il s'agit généralement d'une chaîne de caractères dans laquelle des variables peuvent être insérées.
• Exemples : Ce sont les points de données réels qui guident le modèle. Chaque exemple est un dictionnaire avec des clés comme variables d'entrée et des valeurs comme les données correspondantes.

Exemples de prompting en quelques exemples

Maintenant que nous avons expliqué les mécanismes et les types de prompting en quelques exemples, plongeons dans quelques exemples pratiques. Cela vous donnera une image plus claire de la façon dont cette technique peut être appliquée dans divers scénarios.

Muhammad Ali vs Alan Turing : Qui a vécu le plus longtemps ?

Dans cet exemple, nous utiliserons le prompting en quelques exemples avec des étapes intermédiaires pour déterminer qui a vécu le plus longtemps : Muhammad Ali ou Alan Turing.

Étapes à suivre :

1. Définir la tâche : L'objectif final est de savoir qui a vécu le plus longtemps entre Muhammad Ali et Alan Turing.

2. Identifier les étapes intermédiaires : Les étapes intermédiaires consistent à trouver l'âge de Muhammad Ali et Alan Turing au moment de leur décès.

intermediate_steps = [
"Trouver l'âge de Muhammad Ali lors de son décès.",
"Trouver l'âge de Alan Turing lors de son décès."
]

3. Exécuter le modèle : Alimenter ces étapes intermédiaires en tant qu'exemples en quelques exemples pour le modèle.

examples = [
{
"question": "Quel âge avait Muhammad Ali lors de son décès ?",
"answer": "74"
},
{
"question": "Quel âge avait Alan Turing lors de son décès ?",
"answer": "41"
}
]

4. Analyser les résultats : Sur la base des réponses, nous pouvons conclure que Muhammad Ali a vécu plus longtemps qu'Alan Turing.

Grand-père maternel de George Washington

Disons que vous êtes curieux de connaître le grand-père maternel de George Washington. C'est une tâche parfaite pour le prompting en quelques exemples avec des étapes intermédiaires.

Étapes à suivre :

1. Définir la tâche : L'objectif final est d'identifier le grand-père maternel de George Washington.

2. Identifier les étapes intermédiaires : Tout d'abord, découvrez qui était la mère de George Washington, puis identifiez son père.

intermediate_steps = [
"Identifier la mère de George Washington.",
"Découvrir qui était son père."
]

3. Exécuter le modèle : Fournir ces étapes en tant qu'exemples en quelques exemples.

examples = [
{
"question": "Qui était la mère de George Washington ?",
"answer": "Mary Ball Washington"
},
{
"question": "Qui était le père de Mary Ball Washington ?",
"answer": "Joseph Ball"
}
]

4. Analyser les résultats : Sur la base des réponses du modèle, nous pouvons conclure que le grand-père maternel de George Washington était Joseph Ball.

Prompting en zéro exemplaire vs prompting en quelques exemples

Le prompting en zéro exemplaire est lorsque vous demandez au modèle d'effectuer une tâche sans fournir d'exemples. Le modèle s'appuie uniquement sur les instructions données dans le prompt. Par exemple, si vous demandez au modèle de classifier un texte en sentiment positif, neutre ou négatif, il le fera uniquement en fonction de la question.

Le prompting en quelques exemples, quant à lui, consiste à fournir un ensemble d'exemples pour guider le comportement du modèle. Ces exemples agissent comme un itinéraire, aidant le modèle à mieux comprendre la tâche à accomplir.

Comment configurer des prompts en quelques exemples

1. Créer une liste d'exemples : La première étape consiste à créer une liste d'exemples que le modèle utilisera pour le guider. Chaque exemple doit être un dictionnaire. Par exemple :

examples = [
{
"question": "Quelle est la capitale de la France ?",
"answer": "Paris"
},
{
"question": "Quelle est la population de l'Inde ?",
"answer": "1,3 milliard"
}
]

2. Utiliser le modèle de prompt : Une fois que vous avez créé votre liste d'exemples, vous pouvez utiliser le modèle de prompt pour lui fournir ces exemples et obtenir les résultats souhaités.

title: "Utilisation du Prompting à quelques exemples : Un guide complet" tags: ["IA", "GPT-3", "Prompting"] description: "Découvrez comment utiliser le prompting à quelques exemples pour améliorer les performances de votre modèle de langage GPT-3."

Utilisation du Prompting à quelques exemples : Un guide complet

Le "prompting à quelques exemples" est une technique puissante qui permet d'améliorer les performances d'un modèle de langage, tel que GPT-3, en lui fournissant quelques exemples préformatés. Cette approche est particulièrement utile lorsque vous souhaitez effectuer des tâches complexes qui nécessitent une compréhension et une application contextuelles. Dans ce guide complet, nous vous expliquerons tout ce que vous devez savoir sur le prompting à quelques exemples, notamment ses mécanismes, ses types et ses applications pratiques.

Qu'est-ce que le Prompting à quelques exemples ?

Le prompting à quelques exemples est un concept dans lequel vous fournissez au modèle de langage quelques exemples spécifiques pour l'aider à mieux comprendre et résoudre une question ou une tâche donnée. Ces exemples sont généralement formatés de manière spécifique et ajoutés au prompt, c'est-à-dire au texte saisi dans le modèle pour lui demander de réaliser une tâche spécifique.

Le prompting à quelques exemples est une technique particulièrement utile lorsque vous souhaitez obtenir des réponses précises et cohérentes de votre modèle de langage. En fournissant des exemples pertinents et en suivant une méthodologie spécifique, vous pouvez améliorer considérablement les performances du modèle.

Comment fonctionne le prompting à quelques exemples ?

Le prompting à quelques exemples fonctionne en trois étapes principales :

1. Fournir des Exemples: La première étape consiste à fournir au modèle quelques exemples pertinents pour la tâche à accomplir. Par exemple, si vous voulez demander à votre modèle la capitale de la France, vous pouvez lui fournir un exemple de la forme suivante :

examples = [
{
"question": "Quelle est la capitale de la France?",
"answer": "Paris"
},
{
"question": "Quelle est 2 + 2?",
"answer": "4"
}
]

2. Formater les Exemples: La prochaine étape consiste à formater ces exemples dans une chaîne de caractères que le modèle peut comprendre. C'est ici que l'objet PromptTemplate entre en jeu. Voici comment vous pouvez le faire :

from some_library import PromptTemplate
example_prompt = PromptTemplate(input_variables=["question", "answer"], template="Question: {question}\nRéponse: {answer}")

3. Alimenter les Exemples au Modèle: Enfin, vous alimentez ces exemples formatés dans le modèle, en même temps que la tâche que vous souhaitez lui faire accomplir. Cela se fait généralement en ajoutant les exemples au prompt réel.

prompt = "Question : Quelle est la capitale de l'Allemagne ?"
formatted_examples = example_prompt.format(examples)
final_prompt = formatted_examples + prompt

En suivant ces étapes, vous avez essentiellement configuré un prompt à quelques exemples. Le modèle utilisera maintenant les exemples pour mieux comprendre et répondre à la question dans le prompt final.

Prompting à quelques exemples : Auto-demande avec Recherche

L'une des techniques les plus intrigantes du prompting à quelques exemples est la méthode de l'"Auto-demande avec Recherche". Dans cette approche, le modèle est configuré pour se poser des questions basées sur les exemples à quelques exemples fournis. Cela est particulièrement utile lorsque vous traitez des requêtes complexes qui nécessitent que le modèle trie de nombreuses informations.

Comment cela fonctionne-t-il ?

1. Configurer le Modèle: Tout d'abord, vous devez configurer votre modèle pour qu'il puisse se poser des questions. Cela implique généralement une configuration initiale où vous définissez les types de questions que le modèle peut poser.

self_ask_config = {
"types_of_questions": ["définition", "exemple", "explication"]
}

2. Fournir des Exemples à quelques exemples: Ensuite, vous fournissez au modèle un ensemble d'exemples à quelques exemples qui guident son processus de questionnement.

examples = [
{
"self_ask_type": "définition",
"question": "Qu'est-ce que la photosynthèse ?",
"answer": "Le processus par lequel les plantes vertes convertissent la lumière du soleil en nourriture."
},
{
"self_ask_type": "exemple",
"question": "Donnez un exemple de ressource renouvelable.",
"answer": "L'énergie solaire"
}
]

3. Exécuter le Modèle: Enfin, vous exécutez le modèle avec ces configurations et exemples. Le modèle se posera désormais des questions basées sur les exemples et les types définis, ce qui l'aidera à mieux comprendre la tâche à réaliser.

Prompting à quelques exemples avec Étapes Intermédiaires

Un autre type puissant de prompting à quelques exemples consiste à utiliser des étapes intermédiaires pour arriver à une réponse finale. Cela est particulièrement utile pour les tâches qui nécessitent un raisonnement logique ou plusieurs étapes pour être résolues.

Comment cela fonctionne-t-il ?

1. Définir la Tâche: Définissez clairement l'objectif final ou la réponse finale à atteindre. Par exemple, si vous cherchez à savoir qui a vécu le plus longtemps entre deux individus, votre objectif final est d'identifier cette personne.

2. Identifier les Étapes Intermédiaires: Dressez la liste des étapes ou des questions auxquelles il faut répondre pour parvenir à la conclusion finale. Par exemple, vous devrez peut-être d'abord connaître l'âge des deux individus au moment de leur décès.

étapes_intermédiaires = [
"Trouver l'âge de Muhammad Ali lors de son décès.",
"Trouver l'âge d'Alan Turing lors de son décès."
]

3. Exécuter le Modèle: Fournissez ces étapes intermédiaires sous forme d'exemples à quelques exemples au modèle. Le modèle utilisera ensuite ces étapes pour parvenir logiquement à la réponse finale.

En comprenant et en mettant en œuvre ces types de prompting à quelques exemples, vous pouvez aborder un large éventail de tâches complexes avec votre modèle de langage. Que ce soit pour répondre à des questions complexes ou résoudre des problèmes à plusieurs étapes, le prompting à quelques exemples offre une solution robuste et flexible.

Questions Fréquemment Posées (FAQ)

Quelle est la différence entre le prompting à zéro exemple et le prompting à quelques exemples ?

Le prompting à zéro exemple consiste à demander au modèle d'effectuer des tâches sans aucun exemple préalable. En revanche, le prompting à quelques exemples fournit au modèle un ensemble d'exemples pour guider son comportement.

Quelle est un exemple d'apprentissage à quelques exemples ?

Un exemple d'apprentissage à quelques exemples consisterait à apprendre à un modèle à identifier différentes races de chiens en ne lui fournissant que quelques exemples pour chaque race.

Qu'est-ce que l'apprentissage à un exemple ou à quelques exemples en génie des prompts ?

L'apprentissage à un exemple consiste à fournir un seul exemple pour guider le comportement du modèle, tandis que l'apprentissage à quelques exemples implique plusieurs exemples. Les deux techniques relèvent de l'ensemble plus large du génie des prompts, qui consiste à élaborer des prompts efficaces pour les modèles d'apprentissage automatique.

Quels sont les trois types de prompting ?

Les trois principaux types de prompting sont le prompting à zéro exemple, le prompting à un exemple et le prompting à quelques exemples. Chacun a ses propres avantages et inconvénients, et le choix entre eux dépend de la tâche spécifique à réaliser.

Conclusion

Le prompting à quelques exemples est une technique puissante et polyvalente pour le génie des prompts. Que vous traitiez de simples requêtes ou de tâches complexes à plusieurs étapes, le prompting à quelques exemples offre une solution robuste. En comprenant ses mécanismes, ses types et ses applications pratiques, vous pouvez exploiter un nouveau niveau de capacité avec vos modèles de langage.

Restez à l'écoute pour plus d'articles instructifs sur le génie des prompts et l'apprentissage automatique. Bon prompting !