📄️ 🟢 Introduction
Cet article est conçu pour les personnes ayant peu ou pas d'expérience dans les secteurs de Prompt engineering ou même d'IA. Le public cible ici est tout le monde, des étudiants aux adultes non expérimentés dans ces secteurs. Nous couvrirons les bases de l'IA et pourquoi vous devriez vous soucier du prompt engineering.
📄️ 🟢 Prompting
Dans le chapitre précédent, nous avons discuté de l'IA et de la manière dont les humains peuvent demander aux IA d'effectuer des tâches. Le processus consistant à demander à une IA d'effectuer une tâche est appelé prompting1. Nous donnons à l'IA un ensemble d'instructions (le prompt) et elle exécute la tâche. Les prompts peuvent être aussi simples qu'une question ou aussi complexes que plusieurs paragraphes.
📄️ 🟢 Donner des instructions
L'une des méthodes les plus simples de prompting consiste simplement à donner des instructions. Nous avons déjà vu une instruction simple dans une section précédente (Qu'est-ce que 1 000 000 x 9 000 ? Assurez-vous de mettre le bon nombre de zéros, même s'il y en a beaucoup :). Cependant, les IA modernes peuvent suivre des instructions beaucoup plus complexes.
📄️ 🟢 Prompting de rôle
Une autre technique de prompting consiste à attribuer un rôle à l'IA. Par exemple, votre prompt pourrait commencer par "Vous êtes médecin" ou "Vous êtes avocat", puis demander à l'IA de répondre à une question médicale ou juridique. Voici un exemple:
📄️ 🟢 Few shot prompting
Yet another prompting strategy is few shot prompting, which is basically just showing the model a few examples (called shots) of what you want it to do.
📄️ 🟢 Combining Techniques
As we have seen in the previous pages, prompts can have varying formats and complexity. They can include context, instructions, and multiple input-output examples. However, thus far, we have only examined separate classes of prompts. Combining these different prompting techniques can lead to more powerful prompts.
📄️ 🟢 Formalizing Prompts
We have now covered multiple types of prompts, as well as ways to combine them. This page will provide you with terms to explain different types of prompts. Although there have been approaches to formalize discourse around prompt engineering(@white2023prompt), the field is ever changing, so we will provide you with just enough information to get started.
📄️ 🟢 Les bases du chatbot
L'une des façons les plus courantes dont les prompting peuvent être utiles est lors de l'interaction avec les nombreux chatbots disponibles au public, tels que ChatGPT. Notez que ChatGPT est différent de GPT-3. La principale différence est que les chatbots peuvent se souvenir de l'historique de vos conversations. Tout comme le GPT-3, ils peuvent également répondre à des questions, fournir un résumé et une analyse de l'écriture, écrire du texte ou du code, et bien d'autres choses encore à un niveau élevé, ce qui est une perspective passionnante - mais la véritable valeur des chatbots n'est accessible que lorsque vous êtes précis dans vos prompts. Dans cet article, nous allons explorer quelques méthodes de base pour mieux utiliser les chatbots, comme l'utilisation de conseils de style, de descripteurs et d'amorces.
📄️ 🟢 Pitfalls of LLMs
LLMs are extremely powerful, but they are by no means perfect. There are many pitfalls that you should be aware of when using them.
📄️ 🟢 LLM Settings
The output of LLMs can be affected by configuration hyperparameters, which control various aspects of the model, such as how 'random' it is. These hyperparameters can be adjusted to produce more creative, diverse, and interesting output. In this section, we will discuss two important configuration hyperparameters and how they affect the output of LLMs.
📄️ 🟢 Understanding AI Minds
There are a few simple things you should know about different AIs and how they work before you start reading the rest of the course.
📄️ 🟢 Starting Your Journey
Now that you have learned about the basics of prompt engineering, you are ready to start prompt engineering on your own. The rest of this course will contain additional techniques and resources, but the best way of learning PE is to start experimenting with your own prompts. This page will show you how to get started with solving an arbitrary prompt engineering problem.