Façonner l’avenir de l’intelligence artificielle IA L’importance de l’ingénierie rapide pour le progrès et l’innovation

'Façonner l'avenir de l'IA l'importance de l'ingénierie rapide pour le progrès et l'innovation.'

ChatGPT a fait parler de lui depuis sa sortie. Plus d’un million d’utilisateurs utilisent déjà ce chatbot révolutionnaire pour interagir. Pour ceux qui ne le savent pas, ChatGPT est un modèle de langage (LLM) développé par OpenAI pour répondre à différentes questions et générer des informations sur une vaste gamme de sujets. Il peut traduire plusieurs langues, générer un contenu unique et créatif spécifique à l’utilisateur, résumer de longs paragraphes de texte, etc. Les LLM sont formés sur de gros volumes de données textuelles et produisent un texte significatif comme les humains. Il possède même la capacité de générer des codes logiciels. L’un des principaux avantages des grands modèles de langage est qu’ils peuvent rapidement produire du texte de qualité de manière pratique et à grande échelle.

Qu’est-ce que l’ingénierie des prompts ?

En parlant spécifiquement de GPT-3, c’est le modèle le plus proche d’une pensée et d’une conversation humaines. Pour développer une application GPT-3, il est important d’avoir un prompt d’entraînement approprié ainsi que sa conception et son contenu. Le prompt est le texte alimenté dans le modèle de langage. L’ingénierie des prompts consiste à concevoir un prompt pour obtenir une réponse satisfaisante du modèle. Elle vise à fournir au modèle un prompt d’entraînement de bonne qualité pour un contexte approprié, afin que le modèle puisse trouver des motifs et des tendances dans les données.

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L’ingénierie des prompts est le concept de donner à une machine les entrées qui peuvent aboutir à des résultats favorables. En d’autres termes, il s’agit de dire au modèle ce qu’il doit faire. Par exemple, demander au modèle de ChatGPT texte-à-texte de créer un résumé du texte fourni ou au modèle DALL-E texte-à-image de générer une image particulière. Pour cela, les tâches sont transformées en un ensemble de données basé sur les prompts, puis le modèle est entraîné sur ces données pour apprendre et percevoir des motifs.

Quels peuvent être des exemples de prompts ?

Un prompt peut être n’importe quoi, d’une chaîne de mots à une grande phrase ou à un bloc de code. C’est un peu comme donner à un étudiant un sujet d’article à écrire. Dans des modèles comme DALLE-2, l’ingénierie des prompts consiste à expliquer la réponse requise en tant que prompt au modèle d’IA. Le prompt peut varier d’une simple affirmation comme “Recette de lasagnes” ou d’une question comme “Qui a été le premier président des États-Unis ?” à une demande complexe comme “Générer une liste de questions personnalisées pour mon entretien en science des données demain” en fournissant du contexte sous forme de prompt.

Raisons pour lesquelles l’ingénierie des prompts est essentielle pour un avenir prometteur en IA.

1. Augmentation de la précision : L’ingénierie des prompts peut permettre d’obtenir des systèmes d’IA plus précis en veillant à ce que l’IA soit formée sur un ensemble de données varié et représentatif. Cela permet d’éviter des problèmes tels que le surajustement, où le système d’IA performe bien sur les données d’entraînement mais pas sur les données de test.
2. Éviter les conséquences accidentelles : Les systèmes d’IA formés sur des prompts mal conçus peuvent entraîner des conséquences indésirables. Par exemple, un système d’IA capable d’identifier les images de chats pourrait classer toutes les images en noir et blanc comme des chats, ce qui donnerait des résultats imprécis.
3. Encourager une IA responsable : L’ingénierie des prompts peut aider les systèmes d’IA à produire des conclusions conformes aux valeurs humaines et aux principes éthiques. En façonnant soigneusement les prompts utilisés dans la formation de l’IA, les systèmes peuvent être impartiaux et non nuisibles.

Applications

1. Traitement du langage naturel : En NLP, l’ingénierie des prompts crée des prompts qui aident les systèmes d’IA à comprendre le langage humain et à y répondre de manière appropriée. Par exemple, des prompts peuvent être conçus pour apprendre aux systèmes d’IA à différencier le sarcasme, l’ironie et les déclarations directes.
2. Reconnaissance d’images : L’ingénierie des prompts peut être utilisée dans la reconnaissance d’images pour confirmer que les systèmes d’IA sont formés sur des données d’images variées. Cela contribue à améliorer la précision et la cohérence des systèmes d’IA dans la classification des objets et des personnes dans les images.
3. Analyse des sentiments dans les chatbots : L’ingénierie des prompts conçoit des prompts qui aident les chatbots à comprendre le sentiment. Par exemple, aider les chatbots à distinguer les réponses positives, négatives et neutres.
4. Santé : Les systèmes d’IA, tels que le diagnostic médical et les traitements, sont formés sur des prompts qui les aident à comprendre les données médicales et à fournir un diagnostic précis.

L’intelligence artificielle (IA) a réalisé des progrès extraordinaires ces dernières années, en modifiant notre façon de vivre, de travailler et d’interagir avec la technologie. Pour que l’IA continue d’influencer positivement la société, il est essentiel de comprendre l’importance de l’ingénierie des prompts. Cela peut être réalisé en veillant à ce que les systèmes d’IA soient formés sur des prompts conçus pour construire des systèmes sûrs, fiables et dignes de confiance.

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