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Résumé ChatGpt 4, via Harpa
##Introduction
L'ingénierie des requêtes est essentielle pour optimiser l'efficacité des modèles de langage comme GPT-4, avec des stratégies et tactiques spécifiques pour améliorer la qualité des réponses obtenues.
### Résumé
- **Vue d'ensemble** : le guide couvre l'utilisation optimisée de l'API OpenAI et des modèles de langage GPT, avec un accent sur l'ingénierie des requêtes.
- **6 Stratégies pour de meilleurs résultats** :
1. **Rédiger des instructions claires** : Préciser les détails pour obtenir des réponses plus pertinentes.
- Exemple de prompt : «Écris un court paragraphe expliquant comment faire un café
français pressé, en incluant les étapes de préchauffage de la cafetière, de mouture du café, de temps d'infusion et de pressage. »
2. **Fournir du texte de référence** : Aide les modèles à répondre avec moins de fabrication.
- Exemple de prompt : « En utilisant l'article Wikipedia sur 'La Révolution française, résume les causes principales de cet événement historique. »
3. **Diviser les tâches complexes en sous-tâches** Réduire les taux d'erreur et simplifier la gestion des tâches.
– Exemple de prompt :
Étape 1 : Liste tous les ingrédients nécessaires pour faire une tarte aux pommes.
Étape 2 : Décrire le processus de préparation de la pâte.
Étape 3 : Expliquez comment préparer la garniture aux pommes."
4. **Donner du temps au modèle pour 'réfléchir'** :
Permet de résoudre des problèmes de manière plus fiable.
– Exemple de prompt : « Prends un moment pour réfléchir à la meilleure façon d'expliquer la théorie de la relativité d'Einstein à un élève de lycée, puis rédige une explication simple et claire. »
5. **Utiliser des outils externes**
Compenser les faiblesses des modèles par l'intégration d'outils supplémentaires.
- Exemple de prompt : "Imagine que tu aies accès à une base de données de recettes de cuisine. Recherche une recette de quiche lorraine et détaille les étapes de sa préparation. »
6. **Tester systématiquement les changements**
S'assurer que les modifications apportées améliorent les performances.
- Exemple de prompt :
Version A : Donne-moi une liste de conseils pour prendre de meilleures photos avec un smartphone.
Version B : Donne-moi trois conseils essentiels pour améliorer la photographie sur smartphone, en incluant des exemples spécifiques pour chaque conseil. »
Tactiques spécifiques
- Inclure des détails dans les requêtes.
- Demander au modèle d'adopter une personnalité.
- Utiliser des délimiteurs pour séparer clairement les parties de l'entrée.
- Spécifier les étapes nécessaires pour compléter une tâche.
- Fournir des exemples.
- Spécifier la longueur souhaitée de la sortie.
- Utiliser des extraits de textes de référence pour répondre.
- Classer les requêtes pour identifier les instructions les plus pertinentes.
- Résumer les dialogues longs ou les documents.
b – **Utilisation de la pensée interne** ]b Encourager le modèle à élaborer sa propre solution avant de conclure.
- **Optimisation des requêtes pour la précision** : Utiliser des techniques comme le suivi des extraits manqués ou l'utilisation de sources de connaissances externes.
- **Exemples pratiques** : Illustrations de la façon d'utiliser les stratégies et tactiques dans des situations concrètes.
- **Ressources supplémentaires**: Liens vers des bibliothèques, des guides et des cours vidéos sur l'ingénierie des requêtes, ainsi que des recherches avancées sur l'amélioration du raisonnement des modèles de langage.
N.D.L.R : pour les détails, reportez-vous au texte original, voire le tout début de cet article.
Conclusion :
Ce résumé souligne l'importance de l'ingénierie des requêtes dans l'utilisation efficace des modèles de langage, offrant des stratégies concrètes pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées.
Résumé ChatGpt 4, via Harpa
##Introduction
L'ingénierie des requêtes est essentielle pour optimiser l'efficacité des modèles de langage comme GPT-4, avec des stratégies et tactiques spécifiques pour améliorer la qualité des réponses obtenues.
### Résumé
- **Vue d'ensemble** : le guide couvre l'utilisation optimisée de l'API OpenAI et des modèles de langage GPT, avec un accent sur l'ingénierie des requêtes.
- **6 Stratégies pour de meilleurs résultats** :
1. **Rédiger des instructions claires** : Préciser les détails pour obtenir des réponses plus pertinentes.
- Exemple de prompt : «Écris un court paragraphe expliquant comment faire un café
français pressé, en incluant les étapes de préchauffage de la cafetière, de mouture du café, de temps d'infusion et de pressage. »
2. **Fournir du texte de référence** : Aide les modèles à répondre avec moins de fabrication.
- Exemple de prompt : « En utilisant l'article Wikipedia sur 'La Révolution française, résume les causes principales de cet événement historique. »
3. **Diviser les tâches complexes en sous-tâches** Réduire les taux d'erreur et simplifier la gestion des tâches.
– Exemple de prompt :
Étape 1 : Liste tous les ingrédients nécessaires pour faire une tarte aux pommes.
Étape 2 : Décrire le processus de préparation de la pâte.
Étape 3 : Expliquez comment préparer la garniture aux pommes."
4. **Donner du temps au modèle pour 'réfléchir'** :
Permet de résoudre des problèmes de manière plus fiable.
– Exemple de prompt : « Prends un moment pour réfléchir à la meilleure façon d'expliquer la théorie de la relativité d'Einstein à un élève de lycée, puis rédige une explication simple et claire. »
5. **Utiliser des outils externes**
Compenser les faiblesses des modèles par l'intégration d'outils supplémentaires.
- Exemple de prompt : "Imagine que tu aies accès à une base de données de recettes de cuisine. Recherche une recette de quiche lorraine et détaille les étapes de sa préparation. »
6. **Tester systématiquement les changements**
S'assurer que les modifications apportées améliorent les performances.
- Exemple de prompt :
Version A : Donne-moi une liste de conseils pour prendre de meilleures photos avec un smartphone.
Version B : Donne-moi trois conseils essentiels pour améliorer la photographie sur smartphone, en incluant des exemples spécifiques pour chaque conseil. »
Tactiques spécifiques
- Inclure des détails dans les requêtes.
- Demander au modèle d'adopter une personnalité.
- Utiliser des délimiteurs pour séparer clairement les parties de l'entrée.
- Spécifier les étapes nécessaires pour compléter une tâche.
- Fournir des exemples.
- Spécifier la longueur souhaitée de la sortie.
- Utiliser des extraits de textes de référence pour répondre.
- Classer les requêtes pour identifier les instructions les plus pertinentes.
- Résumer les dialogues longs ou les documents.
b – **Utilisation de la pensée interne** ]b Encourager le modèle à élaborer sa propre solution avant de conclure.
- **Optimisation des requêtes pour la précision** : Utiliser des techniques comme le suivi des extraits manqués ou l'utilisation de sources de connaissances externes.
- **Exemples pratiques** : Illustrations de la façon d'utiliser les stratégies et tactiques dans des situations concrètes.
- **Ressources supplémentaires**: Liens vers des bibliothèques, des guides et des cours vidéos sur l'ingénierie des requêtes, ainsi que des recherches avancées sur l'amélioration du raisonnement des modèles de langage.
N.D.L.R : pour les détails, reportez-vous au texte original, voire le tout début de cet article.
Conclusion :
Ce résumé souligne l'importance de l'ingénierie des requêtes dans l'utilisation efficace des modèles de langage, offrant des stratégies concrètes pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées.
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