Prompt Engineering ChatGPT Basics
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? Les textes des exemples du référentiel ont été générés par Chatgpt.
Les grands modèles de langue sont des modèles d'apprentissage automatique formés sur de grandes quantités de données de texte pour comprendre et générer un langage humain. Ces modèles utilisent des techniques d'apprentissage en profondeur, telles que les réseaux de neurones, pour apprendre les modèles et les structures du langage. Le processus de formation consiste à nourrir le modèle avec des quantités massives de données de texte, telles que des livres, des articles et des pages Web, pour apprendre les modèles statistiques de la langue.
L'ingénierie rapide est le processus de conception et d'optimisation des invites pour un modèle grand langage (LLM) pour atteindre des tâches ou des objectifs spécifiques. Les LLM sont de puissants modèles d'intelligence artificielle qui peuvent générer du texte de type humain, et l'ingénierie rapide est essentielle pour s'assurer que le modèle produit des réponses précises et pertinentes.
L'ingénierie rapide implique plusieurs étapes, notamment la sélection des bonnes invites, le réglage fin du modèle et le test de la sortie. La clarité est importante, mais ne respecte clairement pas les invites courtes dans l'ingénierie rapide. Les invites peuvent être simples ou complexes, selon la tâche à accomplir.
En conséquence, l'ingénierie rapide est un élément essentiel du développement de LLM et est essentiel pour garantir que le modèle produit des réponses précises et pertinentes.
Les techniques invites zéro-shot et quelques coups sont deux des moyens les plus populaires et les plus efficaces de générer du texte en utilisant l'intelligence artificielle. Ces techniques sont basées sur l'idée de former un modèle de langue sur une petite quantité de données, puis de les utiliser pour générer du texte basé sur une invite.
Les techniques d'invite zéro-shot impliquent l'utilisation d'un modèle de langue pré-formé pour générer du texte sans aucune formation supplémentaire. Cela signifie que le modèle a déjà été formé sur un grand corpus de texte et peut générer du texte dans une variété de styles et de formats. Pour utiliser une invite zéro-shot, vous fournissez simplement au modèle une invite et il générera du texte en fonction de sa compréhension de la langue.
Les techniques rapides à quelques coups , en revanche, impliquent la formation d'un modèle de langue sur une petite quantité de données avant de l'utiliser pour générer du texte. Cela permet au modèle d'apprendre des modèles et des styles de langage spécifiques qui sont pertinents pour la tâche à accomplir. Pour utiliser une invite à quelques coups, vous fournissez au modèle une petite quantité de données de formation, puis l'utilisez pour générer du texte en fonction d'une invite.
Les techniques invites zéro-tirs et à quelques coups ont leurs avantages et leurs inconvénients. Les invites zéro-shot sont rapides et faciles à utiliser, mais ils ne génèrent pas toujours de texte pertinent pour la tâche à accomplir. Les invites à quelques coups nécessitent plus de données de formation, mais elles peuvent être plus précises et générer du texte plus pertinent pour la tâche.
Dans l'ensemble, les techniques invites à tirs zéro et à quelques coups sont des outils puissants pour générer du texte à l'aide de l'intelligence artificielle. En comprenant les forces et les faiblesses de chaque technique, vous pouvez choisir celle qui convient le mieux à vos besoins et générer du texte de haute qualité qui répond à vos besoins spécifiques.
Le paramètre de température est un aspect crucial des modèles de grandes langues (LLMS) qui détermine le niveau d'aléatoire et de créativité dans le texte généré. Il contrôle le degré d'incertitude dans les prédictions du modèle, ce qui lui permet de produire des sorties plus diverses et variées. Une valeur de température plus élevée entraîne des réponses plus imprévisibles et imaginatives, tandis qu'une valeur de température plus faible produit des sorties plus conservatrices et prévisibles.
TOP_P est un paramètre utilisé dans les modèles de grande langue (LLMS) pour contrôler la diversité du texte généré. Il détermine le seuil de probabilité pour sélectionner le mot suivant dans le texte généré. Plus la valeur TOP_P est élevée, plus le texte généré sera divers. Inversement, une valeur top_p inférieure se traduira par un texte plus prévisible et répétitif.
Remarque: Le conseil général est de remplacer un seul, pas les deux.
Installez la bibliothèque Openai Python:
!pip install openai
La bibliothèque doit être configurée avec la clé secrète de votre compte. Vous pouvez le trouver sur ce site.
Clone le référentiel de GitHub:
$ git clone https://github.com/miraytopal/Prompt-Engineering-ChatGPT-Basics
Vous pouvez accéder à mon article moyen sur ce sujet ici.
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