Conversational-amplified prompt engineering : une technique en pleine essor
Lance B. Eliot, expert mondial en intelligence artificielle, met en lumière une technique novatrice dans son dernier article, intitulée Conversational-Amplified Prompt Engineering (CAPE). Cette méthode, qui gagne en popularité parmi les utilisateurs d’IA générative, est supposée révolutionner la manière dont les utilisateurs interagissent avec les grands modèles de langage (LLMs).
L’idée principale derrière le CAPE repose sur la capacité des utilisateurs à engager une conversation avec l’IA. En dialoguant, les utilisateurs permettent à l’IA de comprendre et de s’adapter à leur style de rédaction de prompts, améliorant ainsi la pertinence et l’efficacité des réponses générées. Contrairement à la méthode traditionnelle de prompt unique, où l’utilisateur soumet un prompt et attend une réponse, le CAPE encourage un échange continu qui affine progressivement la compréhension de l’IA.
Importance de l’ingénierie des prompts
L’ingénierie des prompts se révèle être une compétence essentielle pour maximiser l’utilisation des outils d’IA générative. Les utilisateurs expérimentés savent que l’application de techniques variées permet d’obtenir des résultats optimaux. En effet, les prompts efficaces sont le fruit d’une pratique réfléchie et d’une adaptation constante.
Les avantages du cape
Le CAPE présente plusieurs avantages significatifs pour les utilisateurs réguliers d’IA générative :
- Interprétation Personnalisée des Prompts : L’IA s’adapte au style de l’utilisateur, offrant des réponses plus pertinentes.
- Réduction de l’Effort d’Ingénierie des Prompts : Moins de répétitions sont nécessaires, ce qui simplifie le processus.
- Efficacité Accrue : Les utilisateurs n’ont plus besoin de formuler des requêtes complexes.
- Adaptation à un Langage Spécifique : L’IA peut s’ajuster à des domaines particuliers, comme la santé ou la finance.
- Économie de Temps et de Coûts : Moins de tentatives de clarification entraînent des économies significatives.
Exemples pratiques
Eliot illustre son propos avec des exemples concrets. Dans un premier cas, il demande à l’IA de résumer un article, initialement reçu sous forme de paragraphes. Après avoir précisé sa préférence pour des bullet points, l’IA adapte sa réponse, enregistrant cette préférence pour les prochaines fois. Cela démontre comment l’IA peut apprendre des interactions passées.
Dans un autre exemple, il clarifie une question sur ses voitures, permettant à l’IA d’identifier la voiture concernée par ses préoccupations. Cette capacité à affiner les réponses en fonction des interactions précédentes montre l’efficacité du CAPE.
Perspectives futures
Le CAPE est particulièrement bénéfique pour ceux qui utilisent fréquemment l’IA générative et cherchent à en tirer le meilleur parti. Eliot conclut en soulignant que la pratique seule ne suffit pas ; une pratique réfléchie et ciblée est essentielle pour maximiser les avantages de cette méthode.
Révolutionnaire ?
Chez Neura King, nous sommes ravis qu’un expert mondial arrive enfin au niveau zéro de la compréhension requise pour la suite.
En effet, le CAPE n’est pour nous que l’étape zéro du paramétrage d’IA anthropomorphes personnalisées. Une étape qui consiste en l’éclairage des tâches récurrentes et en l’extraction comportementale afférente.
La méthode CAPE a le mérite de porter publiquement l’explication, mais elle repose sur l’activation de la mémoire via plateforme ChatGPT, ce qui pose des problèmes de confidentialités d’une part, et n’élimine en rien les facteurs limitants de l’IA. D’autre part, il ne faudra plus longtemps maintenant pour que les utilisateurs assidus se rendent compte des conflits d’objectifs assignés, se confrontant aux bais de sélection d’attention de l’IA.
Si les premiers échauffements de la pratique du CAPE sauront impressionner les utilisateurs, la désillusion sera finalement au rendez-vous…encore.
Découvrez ce que sont les facteurs limitants pourquoi et comment outrepasser les limites avec les SROC et la méthode ESP.