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Posez exactement la même question à une IA de deux façons différentes et vous pouvez obtenir des réponses radicalement différentes.
L'ingénierie de prompt consiste à formuler soigneusement les instructions, le contexte et les exemples pour qu'un modèle d'IA produise la réponse la plus utile et la plus juste possible. Comme les grands modèles de langage génèrent leurs réponses à partir de motifs repérés dans les textes qu'ils ont vus, de petits changements dans la formulation, la structure ou l'ordre des informations peuvent orienter le modèle vers un meilleur raisonnement, des détails plus pertinents ou un format plus clair, alors même que le modèle sous-jacent reste strictement identique.
Cela n'a rien à voir avec la fabrication de puces informatiques, un procédé matériel physique confié à des ingénieurs en semi-conducteurs, une discipline entièrement différente. Cela n'a pas non plus de rapport avec la réparation de câblages électriques, un métier manuel sans lien avec des instructions logicielles.
Des techniques comme demander à un modèle de « réfléchir étape par étape » ou lui fournir quelques exemples résolus avant la vraie question peuvent nettement améliorer la qualité des réponses, ce qui montre que la façon de poser une question compte presque autant que la question elle-même.
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Que signifie « LLM » en IA ?Que fait le « chiffrement » aux données ?Qu'est-ce que l'« authentification à deux facteurs » (2FA) ?Pourquoi les GPU sont-ils si importants pour l'IA moderne ?Qu'est-ce que le « phishing » (hameçonnage) ?Qu'est-ce que l'« apprentissage profond » (deep learning) ?Qu'est-ce qu'une "fuite de données" ?Qu'est-ce que "le métavers" ?Que signifie "SaaS" (logiciel en tant que service) ?Qu'est-ce qu'un "rançongiciel" (ransomware) ?Que fait un "VPN" ?Que fait un "pare-feu" (firewall) sur un ordinateur ou un réseau ?Quration — Quration Play