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LLM : comment améliorer les résultats des IA génératives ?

Découvrez comment modeler les résultats des IA génératives pour des performances optimales avec nos dernières recherches.

Une récente étude a révélé que l’utilisation de l’IA pour générer des prompts / invites pour les modèles de langage à grande échelle (LLM) peut être plus efficace que les méthodes manuelles traditionnelles employées par les ingénieurs humains.
Améliorer ses prompts

L’amélioration des vitesses d’inférence des LLM sur les processeurs grâce à la quantification

Les chercheurs Rick Battle et Teja Gollapudi de VMware ont observé que les prompts conçues par l’IA étaient plus aptes à orienter les LLM vers des réponses précises et souhaitées. Cette efficacité s’est avérée constante, surpassant souvent les techniques traditionnelles de « pensée positive » appliquées par les humains, comme l’encouragement ou la fourniture de directives générales.

Les résultats de cette étude suggèrent que l’adaptation et la personnalisation des invites par l’IA peuvent jouer un rôle clé dans l’obtention de réponses plus précises de la part des LLM.

Les chercheurs ont également noté que, bien qu’il soit relativement simple d’amener un LLM à proposer de nouvelles réponses en modifiant les invites, il est beaucoup plus difficile d’obtenir des réponses systématiquement de haute qualité avec des prompts générés manuellement.

Une étude antérieure menée par Chengrun Yang de Google DeepMind a abouti à des conclusions similaires: les prompts optimisées par l’IA peuvent être spécifiques à un modèle d’IA et à une tâche donnée, alors que des prompts similaires générées par l’homme peuvent produire des performances très différentes.

Méthode et outils pour améliorer ses prompts

Pour améliorer les prompts par l’IA, commencez par définir vos objectifs : quel type de réponse ou de résultat espérez-vous obtenir du modèle de langage?

Ensuite, rassemblez des données, y compris des exemples de prompts efficaces, en utilisant des outils d’analyse de données. Analysez ces données avec des bibliothèques NLP pour comprendre les éléments qui rendent certains prompts plus efficaces que d’autres.

Puis, utilisez des modèles de langage comme GPT-3 pour générer des variants de prompts basés sur vos analyses. Testez ces nouveaux prompts en utilisant des cadres d’apprentissage par renforcement, et évaluez leur efficacité. Enfin, intégrez les retours d’information humains pour peaufiner et ajuster les prompts. Cette approche itérative garantit un affinement continu, équilibrant l’automatisation et l’expertise humaine pour optimiser la performance des prompts.

Pour améliorer les prompts à l’aide de l’IA, voici une liste d’outils et de technologies utiles :

  1. Frameworks de Machine Learning : TensorFlow, PyTorch.
  2. Outils d’Analyse de Données : Pandas, NumPy.
  3. Bibliothèques NLP : NLTK, spaCy.
  4. Plateformes d’IA et LLM : OpenAI GPT-3, BERT de Google.
  5. Outils d’Apprentissage par Renforcement : Gym d’OpenAI.
  6. Interfaces de Programmation d’Application (API) : API d’OpenAI, API de Google Cloud Natural Language.
  7. Logiciels d’Expérimentation : A/B Testing Frameworks, Optimizely.
  8. Analyse de Sentiments et de Texte : TextBlob, MonkeyLearn.

Avant de se quitter…

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