Ingénierie de prompt : Maximiser la puissance des modèles de langage
Ces dernières années, les modèles de langage à grande échelle tels que Chat GPT et Bing Chat ont attiré beaucoup d’attention. Ces modèles ont la capacité de générer du texte semblable à celui d’un humain, ce qui les rend utiles pour une large gamme d’applications, des chatbots à la création de contenu. Cependant, la qualité de la sortie dépend grandement de la phrase d’entrée, il est donc nécessaire d’entrer des phrases simples pour maximiser la puissance du modèle de langage. C’est là que l’ingénierie de prompt intervient.
L’ingénierie de prompt est simplement une étude de quel type d’entrée vous pouvez donner à un modèle de langage pour obtenir une bonne réponse. Dans cet article, nous introduirons d’abord les informations qui doivent être saisies dans le prompt, puis nous expliquerons les techniques spécifiques et les points à prendre en compte lors du développement de services utilisant des modèles de langage.
Table des matières
1. Introduction
2. Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt ?
3. Éléments d’un prompt
4. Injection de prompt
5. Fuite de prompt
6. Jailbreaking
7. Paramètres pour utiliser Chat JPT
8. Techniques pour entrer des phrases dans Chat GPT
9. Conclusion
10. FAQ
Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt ?
L’ingénierie de prompt est le processus de conception de prompts qui susciteront la réponse souhaitée d’un modèle de langage. Le but est d’entrer des phrases simples qui maximiseront la puissance du modèle de langage et généreront une sortie de haute qualité. En concevant soigneusement le prompt, vous pouvez obtenir des réponses plus souhaitables du modèle de langage.
Éléments d’un prompt
Il y a environ quatre éléments à entrer dans le prompt. En entrant ceux-ci de manière spécifique, vous pouvez obtenir des réponses plus souhaitables du modèle de langage. Le premier élément est l’instruction de tâche, qui est la tâche spécifique que vous voulez que le modèle effectue. La deuxième chose est le contexte, qui spécifie le contexte dans lequel nous voulons que le modèle réponde. Le troisième élément est les données d’entrée, qui sont des questions, des demandes, etc. L’entrée est pertinente, et enfin, il y a le format de sortie. En spécifiant le format de sortie de la réponse, tel que “veuillez produire dans les 300 caractères” ou “veuillez expliquer de manière à ce qu’un enfant de 5 ans puisse comprendre”, vous pouvez obtenir un résultat plus souhaitable.
Injection de prompt
L’injection de prompt est une méthode par laquelle un utilisateur pirate malicieusement la sortie d’un modèle de langage. Par exemple, une entreprise appelée Remotely faisait fonctionner un bot qui utilisait un modèle de langage pour répondre automatiquement aux publications Twitter sur le travail à distance. Un utilisateur a écrit quelque chose de menaçant pour le président, et le bot a répondu avec un message qui soutenait la déclaration de l’utilisateur. Cela a conduit à des dommages pour l’image de l’entreprise.
Fuite de prompt
La fuite de prompt permet au modèle de produire le contenu des prompts donnés par le développeur. Cela peut amener les utilisateurs à révéler des informations qu’ils ne veulent pas divulguer au monde extérieur.
Jailbreaking
Le jailbreaking est une méthode de production de réponses offensantes et nuisibles. En entrant le contexte pour un scénario spécifique, nous pouvons obtenir des réponses qui ne seraient pas répondues si nous les demandions normalement. Cependant, cela peut être dangereux s’il est utilisé par des utilisateurs malveillants.
Paramètres pour utiliser Chat JPT
Lors de l’utilisation d’un modèle de langage, il existe des paramètres qui peuvent être définis. Le modèle est la valeur qui divise l’exposant, donc lorsque le modèle est grand, la valeur de cette fonction exponentielle devient plus petite. Plus le modèle est petit, plus la probabilité d’apparition devient à peu près la même. Plus la page d’accueil est petite, plus de mots seront sélectionnés comme candidats, et plus le mot sera susceptible d’être choisi comme prédiction.
Techniques pour entrer des phrases dans Chat GPT
Les modèles de langage ont tendance à faciliter la recherche de la réponse correcte si vous les résolvez étape par étape. En encourageant les gens à parler même s’ils ne veulent pas parler en leur donnant un contexte spécifique, nous pouvons créer des mots qui sont susceptibles d’être sélectionnés en fonction de la probabilité élevée d’occurrence pour un mot particulier.
Conclusion
L’ingénierie de prompt est un outil puissant pour maximiser la puissance des modèles de langage. En concevant soigneusement le prompt, vous pouvez obtenir des réponses plus souhaitables du modèle de langage. Cependant, il est important de prendre conscience des risques potentiels associés à l’utilisation de modèles de langage, tels que l’injection de prompt, la fuite de prompt et le jailbreaking. En suivant les techniques et les points décrits dans cet article, vous pouvez développer des services qui utilisent des modèles de langage de manière sûre et efficace.
FAQ
Q: Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt ?
R: L’ingénierie de prompt est le processus de conception de prompts qui susciteront la réponse souhaitée d’un modèle de langage.
Q: Quels sont les éléments d’un prompt ?
R: Les éléments d’un prompt sont l’instruction de tâche, le contexte, les données d’entrée et le format de sortie.
Q: Qu’est-ce que l’injection de prompt ?
R: L’injection de prompt est une méthode par laquelle un utilisateur pirate malicieusement la sortie d’un modèle de langage.
Q: Qu’est-ce que la fuite de prompt ?
R: La fuite de prompt permet au modèle de produire le contenu des prompts donnés par le développeur.
Q: Qu’est-ce que le jailbreaking ?
R: Le jailbreaking est une méthode de production de réponses offensantes et nuisibles.
Q: Comment puis-je utiliser l’ingénierie de prompt pour maximiser la puissance des modèles de langage ?