Comment utiliser efficacement GPT-3.5 Turbo pour créer des instructions similaires à GPT-4

GPT-4, la dernière itération du modèle de langage IA d’OpenAI, est extrêmement performant dans divers usages grâce à sa capacité à comprendre même les commandes simples. Cependant, les coûts associés à son utilisation en production, en particulier pour traiter des milliers de requêtes, peuvent être significatifs. De nombreuses entreprises envisagent donc d’utiliser des alternatives moins coûteuses, telles que GPT-3.5, qui est beaucoup moins cher – environ 98% moins cher que GPT-4 pour la même quantité de tokens.

Comment améliorer les performances de GPT-3.5 grâce à l’ingénierie des commandes?

Voici dix méthodes éprouvées d’ingénierie des commandes qui vous aideront à utiliser le modèle GPT-3.5 aussi efficacement que GPT-4.

1. Séparez les instructions du contexte

Il est recommandé de bien séparer les instructions, les exemples, les questions et les données d’entrée. Vous pouvez utiliser des caractères spéciaux comme ### ou “”” pour délimiter ces éléments.

2. Soyez direct et spécifique

Vos commandes doivent être claires et précises. Plutôt que de dire ce que le modèle ne doit pas faire, indiquez ce qu’il doit faire. Utilisez des phrases comme “Votre tâche est de…”.

3. Attribuez un rôle

Si vous créez un outil de rédaction alimenté par IA, commencez la commande par une phrase telle que “Vous êtes un rédacteur de contenu…”. Vous pouvez également tester différentes formulations de cette instruction pour voir leur impact sur les résultats.

4. Stylez la réponse

Si vous souhaitez que la réponse du modèle adopte un style linguistique particulier, fournissez un exemple de texte dans ce style. Donner un exemple plutôt qu’une description du style améliore la qualité des réponses.

5. Ajoutez des informations sur l’utilisateur final

Si votre objectif est d’aider par exemple des fondateurs d’entreprises occupés, mentionnez-le dans la commande. Cette information aidera le modèle à adapter ses réponses aux besoins de l’utilisateur.

6. Fournissez la structure de format

Les modèles répondent mieux lorsque vous indiquez le format de réponse attendu. Vous pouvez spécifier le format avant ou après le contexte pour voir laquelle de ces options donne les meilleurs résultats.

7. Utilisez des exemples

Si la méthode zéro-shot ne fonctionne pas, essayez la technique few-shot ou chain-of-thought. Ajouter quelques exemples à la commande peut considérablement améliorer la qualité des réponses.

8. Réduisez les biais

Pour réduire les biais dans les réponses, ajoutez à la commande la phrase : “Assurez-vous que votre réponse est objective et ne repose pas sur des stéréotypes.”

9. Utilisez des commandes émotionnelles

Des études ont montré que les commandes émotionnelles peuvent améliorer la qualité des réponses des modèles linguistiques. Vous pouvez ajouter quelque chose comme : “Ceci est très important pour ma carrière.”

10. Combinez les commandes

Si vous n’obtenez pas de résultats fiables avec une commande complexe, vous pouvez la diviser en plusieurs commandes plus simples. Les résultats d’une commande peuvent être utilisés comme données d’entrée pour une autre.

Qu’est-ce qui rend une commande ChatGPT efficace?

Après avoir rédigé une commande, réfléchissez à la clarté des instructions, à la quantité de détails fournie et à l’indication du style linguistique attendu. Pour des tâches plus complexes, assurez-vous de fournir suffisamment d’exemples et une justification sur la manière d’arriver à la réponse.

Rédiger une bonne commande est un processus d’itération continue, et ces méthodes ne sont qu’un point de départ. Nous vous encourageons à expérimenter pour trouver les meilleures solutions pour vos applications spécifiques.

Si l’ingénierie des commandes ne donne pas les résultats escomptés, il peut être utile de considérer des méthodes plus avancées telles que le fine-tuning, la génération assistée par des sources externes (RAG) ou l’utilisation d’outils supplémentaires.

5/5 - (2 votes)

Tags:

No Responses

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *