Le nouveau guide d’OpenAI va te transformer en un expert de ChatGPT: 6 conseils pour faire de meilleurs « prompts »

La nueva guía de OpenAI va a convertirte en un experto de ChatGPT: 6 consejos para hacer mejores "prompts"

OpenAI vient de libérer toutes les informations nécessaires pour créer les meilleurs indicateurs dans les outils d’IA tels que ChatGPT

Le nouveau guide d
Ce guide est essentiel pour maîtriser ChatGPT et créer les meilleurs indicateurs pour obtenir des réponses fiables à chaque fois.

OpenAI a devancé le 25 décembre et a offert à tous les utilisateurs un guide pour pouvoir créer des indicateurs de manière plus simple, efficace et utile. Ce guide explique en détail le développement des commandes ou des indicateurs, et explique tout ce qui est nécessaire pour construire des instructions que l’IA peut interpréter et développer sans problèmes.

L’entreprise derrière ChatGPT et les différents modèles tels que GPT-4 explique l’importance de la façon dont les tâches sont demandées. Ce n’est pas seulement une question d’écriture correcte, il est nécessaire d’être extrêmement clair et de ne rien laisser au hasard.

Le guide d’OpenAI pour écrire des « prompts » vous permettra de maîtriser ChatGPT

L’entreprise dirigée par Sam Altman a publié sur son blog officiel toutes les informations nécessaires pour créer de meilleurs indicateurs et tirer le meilleur parti de ses outils alimentés par l’IA.

Le long texte peut être résumé en six stratégies différentes à appliquer lors de la création de ces instructions. Toutes ces façons de faire en sorte que l’IA offre de meilleures réponses peuvent être utilisées de manière combinée, elles ne sont pas indépendantes.

Les instructions doivent être claires et ne laisser place à aucune interprétation erronée

Il est essentiel de délimiter le type d’informations que l’IA utilisera pour résoudre ou effectuer le problème exposé lors de toute demande d’un outil d’IA. Cela a une signification claire, il est nécessaire de demander à l’IA d’agir ou de prendre un rôle spécifique.

Pour comprendre cela, il faut penser qu’il y a différentes personnalités dans ChatGPT avec des connaissances différentes. Si vous voulez qu’il résolve un problème mathématique, il faut lui demander d’agir comme un professeur de mathématiques.

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Demander un rôle à l’outil d’IA n’est que la première étape. En partant de cette base, il est possible de façonner la réponse en ajoutant des éléments aux instructions, comme le type de réponse recherché.

Revenons à l’exemple précédent, dans un problème mathématique, le résultat n’est pas la seule chose importante. ChatGPT peut résoudre ce problème, mais si l’on veut connaître le processus, il faut l’indiquer dans les instructions, ce qui limite le type de réponse que l’on va recevoir.

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Le type de réponse peut également être modifié à l’aide d’exemples, en offrant à l’IA un type de réponse spécifique et en indiquant ce que l’on attend. En montrant des exemples, l’IA sera capable de reproduire le style, offrant ainsi une solution plus fidèle à ce qui a été recherché dès le départ.

La solution au problème ne peut pas avoir une longueur infinie, mais l’IA pourra occuper toute la place qu’elle jugera nécessaire pour répondre à la demande. Pour éviter que la réponse soit trop longue ou trop courte, il est possible de demander un nombre exact de mots.

Fournir et apporter des textes de référence à partir desquels elle obtiendra des informations

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Dans le cas de ChatGPT, la dernière version du chatbot IA d’OpenAI prend en charge les liens externes. Cela signifie que lors de la demande de n’importe quel type de requête, il est possible de lui proposer une série de documents en ligne à partir desquels il peut obtenir des informations.

Pour ce faire, plusieurs méthodes sont disponibles, mais la plus courante consiste à indiquer dans les instructions les liens à partir desquels il doit obtenir les informations. En limitant les informations seulement à certains liens, on obtient une réponse beaucoup plus conforme à ce qui est attendu.

Découper les tâches complexes en tâches plus simples

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La hiérarchie lors de l’exécution d’une tâche est d’une importance vitale. Si vous avez besoin qu’une IA réalise une tâche complexe avec différents champs, il est nécessaire de diviser les tâches de manière à avoir une série d’éléments à compléter de manière claire.

Pour cela, la méthodologie est la même que pour le type de réponse, il faut des exemples ou, à défaut, lors de la demande de résolution d’un problème, créer une hiérarchie d’actions pour que l’IA sache comment aborder le processus de résolution.

Laissez l’IA réfléchir

OpenAI indique que tout type d’IA traite une énorme quantité d’informations, il est donc nécessaire d’être patient et de lui donner le temps de réfléchir avant de fournir une réponse. Cela peut se faire de manière très spécifique, en demandant à l’IA d’utiliser un « monologue interne ».

En demandant à une IA d’avoir un « monologue interne » pendant qu’elle réfléchit à la réponse, on lui demande de réfléchir, mais ce n’est pas tout ce qu’on peut faire. On peut également lui demander de vérifier si la solution à laquelle elle est parvenue est correcte avant de fournir une réponse.

Combinez des outils utilisant l’IA

Les différents outils utilisant l’IA peuvent fonctionner de manière connectée, mais il est nécessaire de vérifier s’ils sont compatibles. Cela signifie qu’en demandant l’exécution d’une tâche, on peut également demander l’accès à différentes APIs pour obtenir une réponse.

Cela peut être beaucoup plus complexe pour l’utilisateur moyen, mais pour toute personne désireuse d’explorer le fonctionnement des outils utilisant l’IA, il faut chercher la possibilité que le modèle utilise des embeddings pour accéder à d’autres outils.

Vérifiez les changements de manière systématique

Étant donné que c’est la dernière tactique pour obtenir de meilleures réponses avec les outils utilisant l’IA, son principal objectif est de vérifier si les changements apportés aux instructions ont amélioré les réponses ou ont eu l’effet inverse.

Le système destiné à cela est les évaluations ou « evals » qui visent à optimiser la manière dont ces réponses sont obtenues. Il s’agit de demander à l’IA de mesurer les résultats en appliquant différents filtres avancés, qui peuvent être consultés sur le GitHub d’OpenAI.