Nous avons déjà exploré comment le Few-shot prompting peut nous aider à obtenir des réponses plus pertinentes et formatées de la part de ChatGPT. Aujourd’hui, nous allons nous pencher sur une autre technique avancée de l’ingénierie des prompts : le Chain-of-Thought Prompting.
Qu’est-ce que le Chain-of-Thought Prompting ?
Le Chain-of-Thought Prompting consiste à guider le modèle de langage à travers une série d’étapes de réflexion ou de questions, l’amenant ainsi à fournir une réponse plus développée ou un raisonnement plus approfondi. En d’autres termes, plutôt que de simplement poser une question et attendre une réponse, on montre à ChatGPT comment réfléchir pour arriver à la réponse.
Pourquoi utiliser le Chain-of-Thought Prompting ?
Cette technique est particulièrement utile lorsqu’on souhaite obtenir une réponse qui ne se limite pas à une simple affirmation, mais qui explique le raisonnement sous-jacent. Cela peut être précieux dans de nombreux contextes, de l’analyse de données à la résolution de problèmes complexes en passant par la prise de décision.
En guidant ChatGPT à travers un processus de réflexion, on l’encourage à fournir des réponses plus nuancées et argumentées, ce qui peut grandement améliorer la qualité et la pertinence des sorties générées.
Comment mettre en œuvre le Chain-of-Thought Prompting ?
Voici les étapes clés pour utiliser efficacement le chain-of-thought prompting :
– Décomposer le problème : Commencez par diviser la question ou le problème en plusieurs étapes ou sous-questions.
– Formuler les étapes de réflexion : Pour chaque étape, formulez une question ou une instruction qui guide le modèle vers la réflexion souhaitée.
– Présenter les étapes dans le prompt : Intégrez la série d’étapes de réflexion dans votre prompt, en les présentant de manière claire et structurée.
– Tester et affiner : Essayez votre prompt et analysez les résultats. Si nécessaire, ajustez les étapes de réflexion pour obtenir des réponses plus pertinentes.
Exemple concret de Chain-of-Thought Prompting
Imaginons que vous souhaitez que ChatGPT vous aide à choisir entre deux options de formation pour vos employés. Voici comment vous pourriez utiliser le chain-of-thought prompting : https://chat.openai.com/share/e/58515861-d17e-4e8a-abab-dc57b09899c8
Comme vous pouvez le constater, en guidant ChatGPT à travers un processus de réflexion étape par étape, on obtient une réponse beaucoup plus développée et argumentée qu’avec une simple question. Le modèle explore différents aspects du problème, pèse le pour et le contre, et arrive à une recommandation étayée.
Le Chain-of-Thought Prompting est donc un outil précieux pour obtenir des réponses plus approfondies et un raisonnement plus transparent de la part de ChatGPT. N’hésitez pas à l’expérimenter dans vos propres projets !
– 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
– Article 6 : Few-shot Prompting
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