Alors que nous avons déjà discuté de quelques principes clés de l’ingénierie des prompts et du Style Guidance, il est temps de nous pencher sur une technique spécifique qui peut grandement améliorer les performances de nos interactions avec les modèles de langage comme ChatGPT : le few-shot prompting.
Qu’est-ce que le Few-shot Prompting ?
C’est une approche où l’on fournit au modèle de langage quelques exemples (les “shots”) de la tâche que l’on souhaite réaliser. Ces exemples servent de référence pour guider le modèle vers le type de réponse attendue. En d’autres termes, plutôt que de donner une instruction générale, on montre concrètement ce que l’on veut, “on donne l’exemple”.
Pourquoi utiliser le Few-shot Prompting ?
Son avantage principal est qu’il permet de contextualiser la tâche pour le modèle. En voyant des exemples concrets, le modèle comprend mieux ce qui est attendu de lui. Cela peut conduire à des réponses plus pertinentes et de meilleure qualité, sans avoir à fournir de longues instructions détaillées (il peut être assez énergivore de rédiger le prompt parfait, autant faire une démonstration).
De plus, cette technique peut être particulièrement utile lorsqu’on travaille avec des données externes. En fournissant quelques exemples tirés de ces données, on peut aider le modèle à mieux comprendre le contexte et le domaine spécifique.
Comment le mettre en œuvre ?
Voici quelques étapes clés pour utiliser efficacement le few-shot prompting :
– Identifier clairement la tâche : Avant tout, définissez précisément ce que vous voulez que le modèle fasse. S’agit-il de générer du texte dans un certain style ? De répondre à un type spécifique de question ?
– Sélectionner des exemples pertinents : Choisissez soigneusement quelques exemples (généralement 2 à 5) qui illustrent bien la tâche. Assurez-vous qu’ils sont clairs, concis et représentatifs de ce que vous attendez.
– Formater les exemples : Présentez les exemples de manière structurée et cohérente. Utilisez une séparation claire entre l’entrée (la question ou l’instruction) et la sortie (la réponse attendue).
– Tester et itérer : Essayez votre prompt avec les exemples et analysez les résultats. Si nécessaire, ajustez les exemples ou ajoutez-en de nouveaux pour affiner la compréhension du modèle.
Exemples concrets de Few-shot Prompting
Disons que vous voulez que ChatGPT génère des idées d’activités pédagogiques interactives sur différents sujets. Voici comment vous pourriez utiliser le few-shot prompting :
Comme vous pouvez le constater, en fournissant seulement deux exemples, ChatGPT a été capable de générer une nouvelle idée d’activité dans le même style et format, adaptée au sujet de la biologie.
Mais cette technique de prompt peut également être un atout majeur pour formater les sorties générées par le modèle. Imaginez que vous souhaitez générer un programme de formation respectant les critères QUALIOPI. Plutôt que d’expliquer en détails à ChatGPT ce que sont ces critères et comment structurer le programme, vous pouvez simplement lui fournir un ou deux exemples bien formatés.
Le few-shot prompting est donc un outil puissant dans notre boîte à outils d’ingénierie des prompts. En l’utilisant judicieusement, nous pouvons obtenir des résultats plus pertinents et de meilleure qualité de la part des modèles de langage, tout en réduisant les efforts nécessaires pour formuler des instructions complexes.
Alors, prêt à expérimenter avec le few-shot prompting ? N’hésitez pas à partager vos expériences et vos découvertes !
– Article 1 : Guide Sydologie ChatGPT : révolutionner la pédagogie avec l’IA
– Article 2 : Qu’est-ce qu’un LLM ?
– Article 3 : Qu’est-ce que le prompt engineering ?
– Article 4 : Principes fondamentaux de l’ingénierie de prompt
– Article 5 : Le Style Guidance, clé de voute de l’ingénierie des prompts
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Le Mag' 
Un commentaire
Très bon article et très instructif, attention cependant “apprendre” n’est pas un verbe d’action sans équivoque. Selon la taxonomie de Bloom il ne peut donc pas être utilisé comme verbe formalisant un objectif pédagogique.