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Notre Optimiseur d'Invites alimenté par l'IA applique des techniques éprouvées pour affiner les modèles GPT afin d'obtenir des résultats plus précis. Chaque technique est mise en évidence dans une couleur distincte pour une identification facile.
Les grands modèles de langage (LLMs) reposent sur la compréhension du texte pour répondre à vos invites. Chaque mot déclenche des mots associés qui déverrouillent différents domaines de connaissance. Une invite claire et précise avec un choix de mots stratégique peut activer des domaines de connaissance puissants, conduisant à de meilleurs résultats.
Le modèle de Persona guide l'IA en adoptant un ton, un caractère ou un rôle spécifique dans les invites, façonnant ainsi les réponses avec une personnalité cohérente et homogène. Cette technique permet aux utilisateurs de définir la perspective de l'IA, garantissant que la sortie s'aligne sur une position ou un style particulier. La Persona peut être exprimée à travers une profession, un titre, un personnage fictif ou même une figure historique. Cette approche personnalise les interactions, rendant les réponses de l'IA plus pertinentes et engageantes en fonction de la persona choisie.
L'approche Chain-of-Thought (CoT) repose sur une série de prompts interconnectés pour guider les réponses de l'IA de manière cohérente et contextuellement reliée. Cette technique favorise des interactions nuancées et ciblées en développant progressivement des sujets connexes. Chaque prompt de la séquence ajoute de la profondeur et de la clarté à la conversation, conduisant à des résultats plus détaillés et structurés. Lors de l'application de ce modèle, il est crucial de s'assurer que chaque prompt suit logiquement le précédent, maintenant ainsi une ligne de pensée claire et progressive.
Le modèle Tree-of-Thought (ToT) est une technique de prompt puissante conçue pour atteindre une exploration et une compréhension complètes d'un sujet complexe grâce à des contributions collaboratives. Le processus implique plusieurs "experts", chacun apportant des étapes successives pour s'appuyer sur les idées précédentes. Si un expert réalise une erreur dans sa contribution, il est retiré du processus, garantissant que la compréhension finale est à la fois précise et approfondie. Ce modèle est particulièrement efficace dans des situations où des perspectives diverses et un examen approfondi sont nécessaires.
Le modèle de recette est une technique puissante utilisée pour générer une séquence d'étapes nécessaires pour atteindre un objectif spécifique, en particulier lorsque l'utilisateur a une compréhension partielle des étapes nécessaires. L'utilisateur fournit des étapes connues ou des "ingrédients", et le modèle complète les étapes manquantes, les organise dans le bon ordre et identifie les actions inutiles. Ce modèle tire parti de l'expertise du modèle pour créer un processus complet et efficace, ce qui le rend idéal pour des scénarios de planification et de résolution de problèmes complexes.
Le modèle de conception Template Pattern garantit que la sortie générée par le LLM (ChatGPT) suit une structure ou un modèle spécifique. Cela est particulièrement utile lorsque la sortie doit respecter un format prédéterminé, tel qu'un article de blog, un courrier direct ou tout document structuré. Le LLM peut ne pas connaître intrinsèquement la structure souhaitée, c'est pourquoi vous fournissez des instructions sur la manière dont chaque élément doit apparaître dans la sortie. En définissant des espaces réservés pour différentes sections de contenu et en demandant au LLM d'adapter le contenu généré dans ces espaces réservés, vous pouvez vous assurer que la sortie respecte le modèle requis.
Le modèle d'interaction inversée est une stratégie où le modèle de langage (LLM) pose à l'utilisateur une série de questions pour recueillir suffisamment d'informations afin d'atteindre un objectif spécifique. Cette approche est particulièrement utile lorsque l'utilisateur a un objectif défini mais peut ne pas connaître tous les détails nécessaires pour formuler une invite optimale. Le modèle dirige la conversation en posant des questions ciblées, lui permettant ainsi de rassembler les informations nécessaires et de mener à bien la tâche efficacement. L'utilisateur peut spécifier combien de questions doivent être posées à la fois, et l'interaction se poursuit jusqu'à ce que l'objectif soit atteint ou que les conditions soient satisfaites.
Le modèle de raffinement des questions intègre les capacités d'un LLM (modèle de langage) dans le processus d'ingénierie des invites, visant à suggérer en continu des questions potentiellement améliorées ou affinées que l'utilisateur pourrait poser. Ce modèle est particulièrement précieux lorsque l'utilisateur n'est pas un expert dans un domaine particulier et peut avoir du mal à formuler la question la plus efficace. En utilisant ce modèle, le LLM aide l'utilisateur à identifier les bonnes questions pour obtenir des réponses précises. Le processus implique souvent des déclarations contextuelles où le LLM est chargé de proposer de meilleures versions des questions de l'utilisateur ou d'inciter l'utilisateur à utiliser ces versions affinées. Ce modèle peut également être étendu en demandant au LLM de générer des questions de suivi, affinant ainsi le sujet de la requête originale et améliorant la qualité globale de l'interaction.
Le modèle de création de langage Meta permet à l'utilisateur de définir un langage ou une notation alternative et personnalisée pour interagir avec un Modèle de Langage de Grande Taille (LLM). Ce modèle consiste à expliquer la sémantique de ce nouveau langage au LLM afin que les futures requêtes utilisant ce langage puissent être comprises et traitées avec précision. L'idée principale est de mapper des symboles, des mots ou des structures spécifiques dans le nouveau langage à des concepts ou des actions dans le LLM, garantissant ainsi que le modèle puisse interpréter et agir efficacement sur ces requêtes personnalisées. Cette approche est particulièrement utile lorsque les langages conventionnels comme l'anglais peuvent ne pas offrir la précision ou la clarté nécessaires pour des tâches spécifiques.
Le modèle de motif d'automatisation de sortie est conçu pour faciliter la génération de scripts ou d'autres artefacts d'automatisation par un modèle de langage (LLM). Ce modèle permet au LLM d'exécuter automatiquement des étapes recommandées qui peuvent autrement être fastidieuses et sujettes à des erreurs lorsqu'elles sont effectuées manuellement. En spécifiant le contexte et le type d'artefact d'automatisation, tel qu'un script Python, les utilisateurs peuvent rationaliser les tâches répétitives, améliorer l'efficacité et garantir l'exécution précise des instructions.
Le modèle des Approches Alternatives vise à encourager les utilisateurs de modèles de langage de grande taille (LLMs) à explorer diverses méthodes pour accomplir une tâche. Ce modèle aborde les biais cognitifs qui poussent les individus à privilégier des stratégies familières, qui ne sont pas toujours les plus efficaces. En présentant des approches alternatives, il favorise une compréhension plus large de la résolution de problèmes et aide les utilisateurs à évaluer leurs options de manière critique. Les éléments clés de ce modèle incluent des déclarations contextuelles qui incitent le LLM à énumérer des alternatives, à comparer leurs avantages et inconvénients, et éventuellement à incorporer la méthode originale suggérée par l'utilisateur.
Le modèle de vérification cognitive est conçu pour améliorer les capacités de raisonnement des grands modèles de langage (LLMs) en les obligeant à décomposer une question originale en plusieurs questions plus petites et connexes. Cette approche aide à garantir que la réponse finale est complète et bien informée. Lorsqu'un utilisateur pose une question, le LLM génère un ensemble de questions supplémentaires qui clarifient le contexte, explorent des domaines spécifiques ou rassemblent les informations nécessaires pour fournir une réponse plus précise. Une fois que l'utilisateur a répondu à ces questions, le LLM combine les réponses individuelles pour formuler une réponse cohérente et complète à la requête originale.
Le modèle de liste de vérification des faits est conçu pour garantir que le modèle de langage (LLM) génère une liste de faits fondamentaux qui sont essentiels à la sortie fournie. Cette liste permet aux utilisateurs de vérifier les hypothèses et les faits sous-jacents sur lesquels la sortie est basée. En examinant ces faits, les utilisateurs peuvent exercer leur diligence raisonnable pour valider l'exactitude des informations présentées, en particulier dans les cas où le LLM peut générer un contenu convaincant mais factuellement incorrect.
Le Modèle de Génération Infinie permet la génération automatique d'une série de sorties, potentiellement infinie, sans nécessiter que l'utilisateur saisisse à nouveau l'invite de génération à chaque fois. Ce modèle est conçu pour réduire les efforts de saisie en se basant sur l'hypothèse que les utilisateurs ne souhaitent pas entrer continuellement la même invite. L'utilisateur conserve un modèle de base mais peut ajouter des variations grâce à des saisies supplémentaires avant chaque sortie générée. La motivation derrière ce modèle est que de nombreuses tâches nécessitent l'application répétée de la même invite à plusieurs concepts. Saisir l'invite de manière répétée peut entraîner des erreurs, donc ce modèle facilite l'application répétée d'une invite, avec ou sans saisie supplémentaire de l'utilisateur, automatisant ainsi la génération de multiples sorties.
Le modèle de générateur de visualisation est conçu pour tirer parti des capacités de génération de texte afin de créer des représentations visuelles de concepts. Ce modèle répond à la limitation des grands modèles de langage (LLMs), qui produisent généralement uniquement du texte et ne peuvent pas générer d'images. En générant des entrées spécifiquement formatées pour des outils de visualisation tels que Graphviz Dot ou DALL-E, ce modèle crée un chemin permettant aux sorties des LLM d'être transformées en diagrammes ou en images qui améliorent la compréhension. L'utilisateur peut avoir besoin de spécifier les types de visualisations requises, telles que des graphiques à barres, des graphes orientés ou des diagrammes de classes UML, afin d'assurer la clarté et la pertinence.
Le modèle de jeu est conçu pour créer des jeux interactifs centrés autour d'un thème spécifique, en utilisant les capacités d'un modèle de langage (LLM) pour guider le gameplay. Les utilisateurs définissent des règles de jeu limitées, tandis que le LLM génère du contenu, des scénarios et des défis basés sur ces règles. Ce modèle est particulièrement efficace lorsqu'il existe de vastes domaines de contenu mais des mécaniques de jeu restreintes. En utilisant des invites contextuelles, les utilisateurs peuvent spécifier le thème du jeu et ses règles fondamentales, permettant au LLM de créer des scénarios engageants ou des questions nécessitant des compétences en résolution de problèmes et en créativité.
Le modèle de rupture de refus est conçu pour aider les utilisateurs à reformuler leurs questions lorsque un modèle de langage (LLM) refuse de fournir une réponse. Ce modèle traite des situations où le LLM peut rejeter des questions en raison d'un manque de compréhension ou de connaissances. En expliquant les raisons du refus et en suggérant des reformulations alternatives, ce modèle encourage les utilisateurs à réfléchir de manière critique à leurs requêtes et à améliorer la formulation de leurs questions.
Le modèle de gestion de contexte permet aux utilisateurs de contrôler le contexte dans lequel une conversation avec un modèle de langage large (LLM) se déroule. En spécifiant ou en supprimant certains éléments contextuels, les utilisateurs peuvent guider le LLM à se concentrer sur des sujets pertinents ou à exclure ceux qui ne le sont pas. Ce modèle est particulièrement utile pour maintenir la pertinence et la cohérence des conversations, aidant à éviter les interruptions dans le flux du dialogue. Les utilisateurs peuvent fournir des instructions explicites telles que « Veuillez considérer X » ou « Ignorer Y » pour affiner les réponses du LLM. La clarté et la spécificité sont essentielles pour s'assurer que le LLM comprend l'étendue souhaitée et génère des réponses précises.