Table des matières[Cacher][Montrer]
- 1. Qu'est-ce que Prompt Engineering et pourquoi est-il important dans le contexte de modèles d'IA comme GPT-4 ?
- 3. Comment concevriez-vous une invite pour générer une réponse simple et factuelle, comme la capitale d'un pays ?
- 6. Décrivez un scénario dans lequel une ingénierie rapide pourrait améliorer considérablement la qualité de la réponse d'une IA.
- 7. Comment abordez-vous le débogage et l'amélioration d'une invite qui génère systématiquement des réponses insatisfaisantes à partir d'un modèle d'IA ?
- 8. Discutez de l’impact des questions suggestives dans Prompt Engineering et de la manière dont elles pourraient fausser les réponses de l’IA.
- 9. D'après votre expérience, comment le choix de la langue dans une invite influence-t-il le résultat d'un modèle d'IA multilingue ?
- 10. Pouvez-vous décrire une tâche complexe que vous avez automatisée ou améliorée grâce à une ingénierie d'invite sophistiquée ?
- 11. Comment créeriez-vous une invite pour susciter une narration créative à partir d’un modèle d’IA ?
- 12. Expliquez comment vous pouvez utiliser Prompt Engineering pour améliorer la capacité d'apprentissage d'un modèle de langage dans un scénario « en quelques étapes ».
- 13. Quelles stratégies utiliseriez-vous pour minimiser les biais néfastes dans les réponses de l'IA grâce à Prompt Engineering ?
- 14. Discutez du concept de « chaînage d'invites » et de la manière dont il peut être utilisé pour gérer des tâches en plusieurs étapes avec des modèles d'IA.
- 15. Comment Prompt Engineering peut-il être appliqué pour affiner les modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine sans recyclage direct du modèle ?
- 16. Quelles sont certaines des limitations que vous avez rencontrées dans Prompt Engineering et comment les avez-vous résolues ?
- 17. Pouvez-vous expliquer comment le concept de « température » dans les modèles d'IA affecte les réponses générées par Prompt Engineering ?
- 18. Décrivez un scénario dans lequel vous avez utilisé Prompt Engineering pour analyser des ensembles de données complexes à l'aide d'un modèle de langage.
- 19. Comment tireriez-vous parti de Prompt Engineering pour améliorer la précision et la pertinence des réponses d'un modèle d'IA dans un domaine spécialisé, tel que le juridique ou le médical ?
- 20. Discutez du rôle de Prompt Engineering dans l'atténuation du problème des « hallucinations » dans les modèles de langage.
- 21. Comment prévoyez-vous l’évolution de Prompt Engineering avec l’avancement des technologies d’IA, et quelles compétences, selon vous, deviendront plus importantes ?
- 22. Décrivez un projet dans lequel vous avez mis en œuvre des techniques d'ingénierie rapide pour améliorer considérablement l'efficacité d'un processus métier.
- 23. Que pensez-vous du potentiel de manipulation ou d'induction en erreur de Prompt Engineering, et comment ces risques peuvent-ils être atténués ?
- 24. Comment aborderiez-vous la création d'une invite multimodale combinant du texte et des images pour une tâche complexe ?
- 25. De quelles manières Prompt Engineering peut-il contribuer à l'explicabilité et à la transparence des décisions relatives aux modèles d'IA ?
- 26. Discutez d'une situation dans laquelle vous avez dû utiliser Prompt Engineering pour garantir la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données dans les sorties de l'IA.
- 27. Comment équilibrez-vous le besoin de créativité et le besoin de précision dans Prompt Engineering, en particulier dans les applications sensibles ?
- 28. Pouvez-vous décrire une technique permettant d'optimiser les invites en termes de vitesse et d'efficacité de calcul dans les applications en temps réel ?
- 29. Comment utiliseriez-vous Prompt Engineering pour développer une solution basée sur l'IA pour un problème nouveau, pour lequel il existe peu de précédents établis ?
- 30. Quelles méthodes utilisez-vous pour rester informé des dernières avancées et des meilleures pratiques en matière d'ingénierie rapide ?
- 31. Quelle serait votre priorité au cours de vos premières semaines de travail si vous étiez embauché ?
- Conclusion
Prompt Engineering est devenu une compétence dans le domaine changeant de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, en particulier avec l’essor de modèles avancés comme GPT 4.
Essentiellement, l’ingénierie rapide consiste à créer des entrées (invites) pour qu’une IA améliore sa sortie. Cette expertise est vitale car elle a un impact direct sur la qualité, la pertinence et le caractère pratique des réponses générées par l’IA.
À une époque où les entreprises et les chercheurs s’appuient fortement sur l’IA pour des tâches telles que l'analyse des données, la création de contenu et l'aide à la décision. Maîtriser Prompt Engineering, c'est personnaliser ces outils en fonction des besoins.
L’importance de Prompt Engineering découle de la nécessité de connecter la base de connaissances des modèles d’IA avec des résultats utilisables dans le monde entier.
À mesure que les modèles d’IA sont de plus en plus intégrés aux opérations commerciales et de recherche, la capacité d’interagir efficacement avec ces modèles à l’aide d’invites spécialement conçues est essentielle.
Il ne s'agit pas seulement d'obtenir des réponses, mais également d'éloigner l'IA des problèmes courants tels que la production d'informations non pertinentes ou biaisées et de garantir un fonctionnement éthique.
Alors que l’IA poursuit son expansion dans tous les secteurs – des soins de santé au droit en passant par les domaines spécialisés – la demande de professionnels capables d’adapter les capacités de l’IA à des contextes spécifiques est en augmentation.
Dans cet article, nous avons compilé une liste de questions d'entretien d'ingénierie pour vous aider à vous préparer à votre entretien et à obtenir l'emploi que vous souhaitez.
1. Qu'est-ce que Prompt Engineering et pourquoi est-il important dans le contexte de modèles d'IA comme GPT-4 ?
L'ingénierie rapide joue un rôle dans l'engagement avec des systèmes d'IA tels que GPT 4. Cette pratique implique la formulation de questions, d'instructions ou de déclarations (appelées « invites ») qui guident les modèles d'IA pour produire des réponses précises et précieuses. C'est comme savoir poser une question pour obtenir la réponse d'un ami ou d'un bibliothécaire bien informé.
L'importance de Prompt Engineering dans le travail avec des modèles d'IA tels que GPT 4 ne peut pas être suffisamment soulignée pour les raisons :
- Potentiel de déverrouillage : GPT 4 et les modèles d'IA similaires possèdent des connaissances. Peut exécuter diverses tâches allant de la rédaction et du résumé au codage et plus encore. Prompt Engineering joue un rôle déterminant dans la libération de ce potentiel en posant des questions précises.
- Amélioration de la précision : la formulation des invites influence considérablement la façon dont l'IA comprend la requête et génère une sortie en conséquence. Une invite construite peut donner lieu à des réponses précises et contextuellement pertinentes.
- Favoriser la créativité : grâce à Prompt Engineering, vous pouvez explorer les limites de ce que l'IA est capable de produire, qu'il s'agisse d'écrire dans un style spécifique générant des concepts originaux ou même de produire des créations artistiques.
- Améliorer l'efficacité : l'utilisation d'invites spécialement conçues peut rationaliser la communication. Vous aider à obtenir les informations ou les résultats nécessaires de manière efficace et concise.
- Adaptation des réponses : en utilisant des techniques expertes d'ingénierie rapide, les réponses peuvent être personnalisées pour correspondre aux tons, aux structures ou aux niveaux de détail, améliorant ainsi la sortie de l'IA en fonction de l'objectif actuel.
2. Pouvez-vous expliquer la différence entre l'apprentissage « zéro-shot », « one-shot » et « quelques-shots » dans le contexte des modèles linguistiques ?
Considérez que chaque fois que vous enseignez une nouvelle compétence à quelqu’un, le degré d’enseignement que vous lui fournissez fluctue. Cela et ce qui se passe avec ces idées d'apprentissage sont assez similaires.
Apprentissage zéro coup
Commençons par l'apprentissage sans tir. Imaginez-vous demander à un ami (dans ce scénario, notre modèle d'IA) d'effectuer une tâche qu'il n'a jamais effectuée auparavant sans lui fournir d'instructions détaillées.
Tout ce que vous pouvez faire est de décrire le problème et d’espérer qu’ils pourront le résoudre en utilisant les connaissances qu’ils possèdent déjà. L'apprentissage sans tir, tel qu'utilisé dans l'IA, consiste à demander à un modèle d'accomplir une tâche en l'absence d'instances précises et antérieures.
C'est comme demander à quelqu'un de composer pour vous un sonnet sur l'océan sans fournir d'échantillons. Pour répondre, le modèle fait appel à sa connaissance générale des langues et du monde.
Apprentissage ponctuel :
Alors que nous passons à l’apprentissage ponctuel, imaginez-vous donner un exemple à votre ami, puis lui demander de faire le devoir.
C'est comme dire : « Pouvez-vous m'écrire un poème sur l'océan, un peu comme celui que j'ai trouvé sur les montagnes ? Ils ont un modèle ou un point de référence fourni par cet exemple.
Un exemple est donné du modèle de technique d'apprentissage ponctuel de l'IA, et il tente de déduire les besoins du travail à partir de ce cas unique. C'est une façon de demander : « Pouvez-vous faire quelque chose de similaire à l'ambiance que je recherche ? »
Apprentissage en quelques étapes :
Et enfin, un apprentissage en quelques étapes. C'est ici que vous demandez à votre ami de faire le devoir après lui avoir fourni plusieurs exemples.
Dans l'espoir qu'ils combinent les sujets et les styles qu'ils ont rencontrés, vous pouvez leur montrer quelques poèmes sur le monde naturel, puis en demander un sur l'océan.
L'apprentissage en quelques étapes, tel qu'utilisé dans l'IA, consiste à fournir au modèle un ensemble limité d'échantillons avec lesquels travailler. Cela l’aide à mieux comprendre les attentes et produit fréquemment des résultats plus précis ou plus complexes.
Dans chacun de ces cas, le modèle d'IA utilise ses connaissances préalables et les exemples fournis pour comprendre et terminer la tâche. La principale distinction réside dans la quantité et le type de direction dans laquelle il n'obtient aucune, une ou quelques instances.
Ces techniques démontrent la polyvalence et la flexibilité du modèle, lui permettant d'effectuer une variété de tâches même avec peu de guidage direct. Cela montre à quel point les modèles d'IA contemporains sont devenus sophistiqués et perspicaces, capables « d'apprendre sur le tas » d'une manière qui semble parfois tout à fait humaine.
3. Comment concevriez-vous une invite pour générer une réponse simple et factuelle, comme la capitale d'un pays ?
La clé pour créer une invite qui suscite une réponse simple et factuelle (comme la capitale d'un pays) est de la rendre claire et précise. Assurez-vous que l’IA obtient exactement ce que vous demandez, sans laisser de possibilité de malentendu. C'est comme si vous posiez une question précise à une connaissance compétente alors que vous êtes pressé par le temps.
Voici une façon de procéder :
- Soyez direct : posez immédiatement une demande directe. Il n’est pas nécessaire de tourner autour du pot ou du mastic. Considérez cela comme si vous demandiez des instructions ; plus vous êtes précis, plus vite vous atteindrez votre destination.
- Définir la tâche : vérifiez que l'invite indique clairement que vous recherchez une réponse factuelle. Cela aide à inciter l’IA à utiliser sa base de connaissances plutôt que ses pouvoirs créatifs ou d’inférence.
- Fournissez le contexte si nécessaire : le contexte peut parfois être utile, en particulier en cas de risque de malentendu. Mais c'est généralement facile dans le cas des capitales.
- Restez simple : n'ajoutez pas de détails superflus à l'invite pour la rendre plus difficile. Pour maintenir l'attention de l'IA sur le travail en cours, respectez les bases.
Voici une illustration d'une invite qui applique ces idées :
« Quelle est la capitale de la France ? »
Il s’agit d’une commande très claire et directe qui ne permet aucune confusion. Il fournit à l’IA exactement ce dont vous avez besoin, c’est-à-dire une simple information factuelle.
Cela réduit la probabilité d'obtenir une réponse trop détaillée, car l'IA sait répondre avec uniquement les informations que vous avez demandées.
Tout se résume à une bonne communication et à l’obtention rapide et claire des informations souhaitées.
4. Quelles considérations doivent être prises en compte lors de la formulation d'invites pour garantir des résultats éthiques et impartiaux d'un modèle d'IA ?
Créer des invites pour des modèles d’IA s’apparente à négocier un milieu social difficile, en particulier lorsque l’objectif est d’obtenir des résultats impartiaux et éthiques.
Vous devez parler avec considération, décence et conscience des conséquences potentielles de vos paroles. Voici quelques points importants à retenir :
Clarté et neutralité
Fournissez d’abord un langage neutre et clair. Votre message doit ressembler à un article de presse juste et impartial qui présente les faits sans favoriser aucun camp.
Cela aide à empêcher l’IA de devenir biaisée ou de prendre certaines hypothèses pour acquises.
Sensibilité culturelle
Reconnaître et respecter les bizarreries et les sensibilités culturelles. C'est comme être un invité bien élevé chez quelqu'un ; vous voulez faire preuve de considération pour leurs traditions et leurs principes.
Cela implique de rester à l'écart des idées préconçues et de veiller à ce que vos instructions ne favorisent pas involontairement des préjugés préjudiciables.
Confidentialité et confidentialité
Pensez au secret et à la vie privée comme si vous vous accrochiez au journal de quelqu'un d'autre. Comme vous ne voudriez pas révéler d'informations privées ou sensibles sans autorisation, assurez-vous que vos instructions n'encouragent pas l'IA à produire des résultats qui pourraient violer la vie privée de quelqu'un.
L'inclusivité
Encouragez l’inclusivité en gardant à l’esprit une variété de points de vue. Imaginez cela comme l'organisation d'un dîner où les besoins nutritionnels et les préférences de chacun sont pris en compte.
Assurez-vous que vos invites sont inclusives et respectueuses des personnes ayant des identités, des expériences et des antécédents divers.
Éviter les préjudices
Assurez-vous que vos instructions n’encouragent pas involontairement un comportement mauvais ou préjudiciable. Ceci est comparable à la maxime médicale « ne pas nuire ».
Vous voulez vous assurer que le contenu ou les informations produites par l’IA n’encourageront pas de mauvais comportements ou la négativité.
Précision factuelle
Lorsque vous créez des invites pour du contenu informatif, essayez de vous concentrer sur celles qui favorisent l’exactitude factuelle. C’est comparable à une double vérification des sources d’un document de recherche.
Dans les situations où la précision est critique, en particulier, encouragez l’IA à s’appuyer sur des informations confirmées.
Considérations éthiques
Enfin, réfléchissez à la manière dont vos invites pourraient avoir un impact sur des questions éthiques plus vastes. Cela implique de réfléchir à la manière dont les normes et valeurs sociétales pourraient être affectées par les réactions de l’IA.
Il s'agit d'agir en tant que membre responsable de la communauté et de s'assurer que vos actes – ou, dans cet exemple, vos incitations – favorisent le bien-être général.
5. Comment la spécificité et la structure d'une invite affectent-elles le résultat d'un modèle de langage ?
Tout comme les ingrédients et la recette ont un impact significatif sur le produit final d'un repas que vous préparez, la spécificité et la structure d'une invite sur le résultat d'un repas peuvent également avoir un impact. modèle de langage.
Vous avez plus de chances de produire un plat à la hauteur de vos attentes lorsque vous utilisez des composants exacts et respectez une recette.
De la même manière, vous pouvez diriger avec plus de succès le modèle linguistique et obtenir des résultats qui correspondent presque à vos objectifs en utilisant une invite bien structurée et précise.
Impact de la spécificité
Précision des réponses : le modèle de langage fournira une réponse plus précise si vous fournissez une invite plus détaillée.
Cela revient à fournir à quelqu'un des instructions détaillées plutôt que de simplement identifier un emplacement. Ils ont plus de chances d’arriver à destination avec précision et sans détours inutiles s’ils suivent des instructions détaillées.
Pertinence : l'utilisation d'indices précis aide le modèle à comprendre le contexte et l'importance de votre demande. Cela revient à effectuer une recherche ciblée par mots clés sur Internet ; plus vous êtes concentré, plus les résultats de la recherche seront pertinents.
Diminution de l'ambiguïté : être spécifique réduit l'ambiguïté. Cela revient à s'assurer de recevoir précisément ce que vous voulez, quand vous le voulez, en étant clair sur votre commande au restaurant.
Impact de la structure
Conseils pour le format de réponse : le format de la réponse peut être déterminé par la façon dont votre invite est rédigée. Le modèle est plus susceptible de répondre si votre invite est organisée comme une question.
Le modèle peut poursuivre l’histoire ou fournir des détails sur la déclaration si celle-ci est organisée comme une déclaration.
Flux d'informations : le contenu de la réponse est guidé par une question bien structurée. Il fonctionne de la même manière que la création d'un ordre du jour de réunion dans la mesure où il facilite l'organisation des conversations et couvre les sujets pertinents dans un ordre judicieux.
Niveau d'engagement : le niveau d'engagement du résultat peut également être influencé par son format. Une réponse intrigante et innovante peut être obtenue en structurant une invite sous la forme d'un conte créatif, par exemple, plutôt qu'en posant simplement une question directe.
6. Décrivez un scénario dans lequel une ingénierie rapide pourrait améliorer considérablement la qualité de la réponse d'une IA.
Disons que vous travaillez sur un projet dans lequel vous souhaitez illustrer la fusion de la technologie et des formes d'art traditionnelles en incluant une partie de la poésie générée par l'IA dans une anthologie de poésie contemporaine influencée par des thèmes classiques.
Au début, vous pourriez simplement dire à l’IA « d’écrire un poème », mais le résultat pourrait être trop général ou incompatible avec le sujet classique de votre projet. L’ingénierie rapide peut être utilisée dans cette situation pour améliorer le calibre et l’applicabilité des réponses de l’IA.
Une fois que vous avez réduit votre message à quelque chose de plus ciblé, comme « Écrivez un poème dans le style d'un sonnet shakespearien qui explore le thème du passage du temps à l'ère numérique », vous donnez à l'IA une structure claire dans laquelle travailler : le sonnet. forme, un clin d'œil à Shakespeare et un thème moderne à intégrer dans le cadre établi.
Cela garantit non seulement que les poèmes produits seront parfaitement conformes au sujet et aux critères stylistiques de votre anthologie, mais cela montre également comment des invites précises et subtiles peuvent encourager l'IA à produire une poésie qui résonne plus profondément avec certaines idées créatives et objectifs du projet.
Dans ce cas, une ingénierie rapide garantit que la technologie fonctionne comme un véritable partenaire de collaboration dans le processus créatif en comblant le fossé entre les vastes capacités de l’IA et les exigences complexes d’un effort créatif.
7. Comment abordez-vous le débogage et l'amélioration d'une invite qui génère systématiquement des réponses insatisfaisantes à partir d'un modèle d'IA ?
C'est comme essayer de déboguer une recette qui, peu importe à quel point vous suivez les instructions, ne sortira tout simplement pas correctement, lorsqu'un modèle d'IA produit continuellement des réponses inacceptables à une invite.
Le secret est d’identifier les domaines qui nécessitent des améliorations et d’apporter des changements délibérés.
Tout d’abord, examinez la demande elle-même. Est-ce trop complexe, trop imprécis, ou pourrait-il orienter l’IA dans la mauvaise direction ? Apporter de petits ajustements à la clarté, à la spécificité et à la structure de l'invite peut avoir un impact significatif, tout comme modifier la saveur ou le temps de cuisson d'une recette.
Ensuite, essayez de modifier la requête de différentes manières pour voir comment même de petits ajustements affectent les réponses de l'IA. Cela peut impliquer de modifier la formulation, d'ajouter une explication supplémentaire ou même d'indiquer le format prévu de la réponse.
Considérez cela comme une forme de test de goût pendant que vous cuisinez, en ajustant de petites quantités jusqu'à ce que vous obteniez le profil de saveur idéal. Cette méthode itérative améliorera globalement vos capacités d'ingénierie rapide en vous aidant à comprendre comment l'IA perçoit et répond à différents types d'instructions et en vous aidant à améliorer votre invite pour obtenir de meilleures réponses.
8. Discutez de l’impact des questions suggestives dans Prompt Engineering et de la manière dont elles pourraient fausser les réponses de l’IA.
De la même manière qu’une requête légèrement biaisée peut guider une discussion humaine, les questions suggestives de l’ingénierie rapide ont un impact substantiel sur le ton et l’orientation des réponses de l’IA.
Ces types de requêtes prédisposent l’IA à réagir d’une manière spécifique car elles contiennent des hypothèses ou des indices implicites sur la réponse souhaitée.
Une IA pourrait par exemple en déduire que le stress de la vie contemporaine a un effet direct sur le bonheur lorsqu’on lui demande : « Comment le stress écrasant de la vie moderne contribue-t-il au bonheur ?
Cela réduit l'éventail des réponses possibles et introduit des biais dans les résultats de l'IA, ce qui peut obscurcir des points de vue plus complexes ou opposés.
De telles questions ont un effet important dans les situations où l’impartialité et une analyse approfondie des concepts sont cruciales. Le biais intrinsèque de l'invite filtre la compréhension et la réaction de l'IA, ce qui la rend similaire au port de lunettes teintées qui modifient la vision du monde.
Pour réduire ce phénomène, l’utilisation de questions ouvertes et sans hypothèses favorise une variété de réponses plus variées et plus complètes.
Cette méthodologie améliore non seulement le calibre et la cohérence des résultats de l'IA, mais encourage également un engagement plus moral et objectif avec ces systèmes sophistiqués. modèles de langage, garantissant que l’IA fonctionne comme un instrument adaptable capable d’approfondir un large éventail de concepts et de points de vue.
9. D'après votre expérience, comment le choix de la langue dans une invite influence-t-il le résultat d'un modèle d'IA multilingue ?
La langue utilisée dans une invite peut avoir un impact important sur le résultat d'un modèle d'IA multilingue. Cela ressemble à la façon dont raconter la même histoire dans une langue différente peut varier quelque peu ou beaucoup, selon l'idiome et le contexte culturel.
Inviter une IA dans une certaine langue vous permet d’accéder non seulement à un canal de communication, mais également à la diversité des subtilités linguistiques et culturelles qui sont tissées dans cette langue.
Lorsqu'on leur donne une invite en japonais, par exemple, les réponses peuvent refléter le caractère formel et indirect inhérent à la langue, tandis que lorsqu'on leur donne la même invite en espagnol, les résultats peuvent être plus directs et expressifs, reflétant les caractéristiques linguistiques et les valeurs culturelles typiques de l'espagnol. -cultures parlantes.
De plus, les compétences de l’IA et la nuance de ses réponses peuvent être impactées par la complexité et la diversité du langage. L'IA peut avoir des difficultés à traiter des langues comportant un vocabulaire étendu, de nombreux dialectes ou une grammaire complexe, ce qui peut affecter la profondeur, l'exactitude et la pertinence culturelle des résultats.
Cela me rappelle les défis auxquels est confronté un traducteur compétent qui doit transmettre l'esprit et les connotations culturelles du matériel source en plus de le traduire mot à mot.
Pour garantir que les réponses de l'IA sont précises et adaptées à la culture et au contexte donnés, il est impératif que lors de l'interaction avec un modèle d'IA multilingue, l'on soit conscient des caractéristiques de la langue et du contexte culturel qu'elle apporte.
10. Pouvez-vous décrire une tâche complexe que vous avez automatisée ou améliorée grâce à une ingénierie d'invite sophistiquée ?
Dans le cadre d'un projet intéressant, la génération de contenu dynamique et contextuel pour un large éventail de questions d'utilisateurs sur une plate-forme de support client a été rationalisée grâce à l'utilisation d'une ingénierie d'invite sophistiquée.
Le large éventail de sujets de la plateforme, depuis les suggestions de produits jusqu'à l'aide technique, constituait une difficulté car elle exigeait que l'IA non seulement comprenne la demande de l'utilisateur, mais également personnalise sa réponse en fonction du contexte, de l'urgence et des besoins individuels de l'utilisateur.
Pour résoudre ce problème, nous avons développé un ensemble d'invites à plusieurs niveaux qui classent la demande de l'utilisateur, identifient les composants importants, puis modifient dynamiquement le ton, le degré de détail et le contenu de la réponse en fonction de la signification et de l'attitude implicites de la requête.
Grâce à cette méthode, l'IA a pu effectuer un large éventail d'activités complexes en une seule rencontre, telles que l'identification de problèmes techniques, l'assistance aux utilisateurs dans les procédures de dépannage et la formulation de recommandations de produits personnalisées.
La capacité de l'IA à fournir des réponses précises, adaptées au contexte et faciles à utiliser a été grandement améliorée par la sophistication rapide de l'ingénierie, qui a rendu le processus de support client plus efficace, intéressant et épanouissant pour les utilisateurs.
11. Comment créeriez-vous une invite pour susciter une narration créative à partir d’un modèle d’IA ?
Pour encourager une narration imaginative à partir d'un modèle d'IA, vous devez créer le scénario de la même manière qu'un réalisateur donne aux acteurs un ensemble de circonstances, suffisamment pour les lancer, tout en laissant de la place à leur interprétation.
L'invite doit agir comme une toile vierge, fournissant une combinaison de détails pour orienter la trajectoire de l'histoire et de composants ouverts pour favoriser la licence artistique. Une méthode pour démarrer un récit serait de créer une configuration convaincante avec des personnages, un soupçon de conflit et un environnement unique, mais avec suffisamment de place pour que l'intrigue prenne des tournures imprévues.
« Dans une ville animée où la magie est cachée à la vue de tous, un jeune magicien découvre une ancienne carte menant à un artefact perdu », pourrait être une invite intéressante.
Mais ils ne sont pas les seuls à chercher. Expliquez leur parcours en mentionnant les difficultés qu’ils rencontrent, les alliés qu’ils se font et les secrets qu’ils apprennent. Cette configuration invite l’IA à créer une tapisserie complexe d’interactions, de rebondissements et de construction de monde complexe tout en offrant une direction narrative claire et des aspects fantastiques.
Le secret consiste à trouver un équilibre entre structure et flexibilité, en donnant à l'IA juste assez de direction pour que tout reste cohérent, mais aussi assez de latitude pour exprimer sa créativité, ce qui fournira une histoire engageante et surprenante.
12. Expliquez comment vous pouvez utiliser Prompt Engineering pour améliorer la capacité d'apprentissage d'un modèle de langage dans un scénario « en quelques étapes ».
Dans une situation d'apprentissage « en quelques étapes », l'art du Prompt Engineering devient important lorsque l'objectif est d'améliorer les capacités d'apprentissage d'un modèle de langage avec un petit nombre d'instances.
C'est comme donner à un peintre débutant plusieurs exemples de grands traits à étudier avant de s'attendre à ce qu'il termine un tableau ; ces exemples doivent être sélectionnés avec soin et présentés de manière à optimiser leur utilité pédagogique. Dans cette situation, les invites doivent être utilisées comme source d’inspiration et d’orientation.
Ils doivent non seulement montrer le travail en cours, mais également inclure des suggestions subliminales sur la manière d'aborder les activités connexes à l'avenir.
Pour ce faire, les invites peuvent être conçues pour contenir un nombre limité d’exemples excellents et variés qui capturent l’esprit du produit prévu. Une description de poste claire et brève serait fournie pour chaque cas, encourageant le modèle à identifier les modèles, principes ou styles sous-jacents présentés dans les exemples..
Si l'objectif est d'apprendre au modèle à écrire dans un certain style littéraire, par exemple, les invites pourraient contenir quelques exemples de passages écrits dans ce style, suivis d'une tâche dans laquelle le modèle doit utiliser ce qu'il a « observé » pour créer un nouvelle pièce.
Cette approche améliore la capacité du modèle à généraliser à partir de quelques plans à un plus large éventail de tâches connexes en l'aidant à comprendre la tâche et à internaliser les subtilités des exemples donnés.
13. Quelles stratégies utiliseriez-vous pour minimiser les biais néfastes dans les réponses de l'IA grâce à Prompt Engineering ?
Tout comme un jardinier choisit soigneusement les graines et s'occupe de son jardin pour empêcher la propagation d'espèces envahissantes, minimiser les biais préjudiciables dans les réponses de l'IA grâce à Prompt Engineering nécessite une approche réfléchie et délibérée.
La création d'invites naturellement inclusives et impartiales nécessite une attention particulière pour éviter d'utiliser un langage ou de formuler des hypothèses qui pourraient influencer les résultats de l'IA.
Pour éviter de renforcer involontairement des préjugés ou de marginaliser des groupes particuliers, il est important de faire preuve de prudence lors de l’utilisation de mots et d’expressions.
Cela revient à appliquer un filtre pour exclure les matériaux indésirables afin que seules les entrées neutres et saines parviennent à l'IA.
L’ajout d’invites favorisant spécifiquement l’investigation d’autres points de vue peut également s’avérer une tactique très efficace. Cela implique de développer des invites demandant à l’IA de prendre en compte et d’afficher divers points de vue ou de produire des réponses couvrant un large spectre d’origines sociales, culturelles et personnelles.
C'est comparable à la promotion d'une vaste conversation dans un groupe de discussion où l'opinion de chacun est respectée et entendue.
L’intention d’intégrer ces techniques dans Prompt Engineering est d’amener l’IA à fournir des réponses non seulement dépourvues de préjugés préjudiciables, mais également renforcées par une diversité de points de vue, favorisant une relation plus civile et accueillante avec la technologie.
14. Discutez du concept de « chaînage d'invites » et de la manière dont il peut être utilisé pour gérer des tâches en plusieurs étapes avec des modèles d'IA.
Nouvelle approche de l’engagement de l’IA, le chaînage d’invites revient à guider quelqu’un dans un labyrinthe compliqué avec une succession de panneaux indicateurs stratégiquement placés.
Pas à pas, l’IA est guidée par chaque panneau (ou invite, dans cet exemple) à travers une série d’activités ou de processus de réflexion, en s’appuyant sur les données ou les résultats de l’étape précédente pour se rapprocher du résultat. Semblable à la façon dont une recette complexe est décomposée en une série d'instructions discrètes et digestibles, cette approche fonctionne particulièrement bien pour les tâches complexes ou en plusieurs étapes qui ne peuvent pas être traitées de manière adéquate dans une seule requête.
Le chaînage d’invites permet de guider une IA dans une activité qui nécessite plus qu’une simple réponse en termes de compréhension ou de synthèse de données.
Par exemple, si la mission consiste à mener une recherche, à résumer les résultats, puis à formuler des questions basées sur le résumé, chaque étape sera abordée avec une invite personnalisée différente.
Il peut être demandé à l'IA de collecter des données sur un sujet lors de la première requête, de les résumer dans une deuxième invite, puis d'utiliser le résumé pour formuler des requêtes intelligentes dans une troisième invite.
En fournissant à l’IA des instructions étape par étape, elle peut rester concentrée et baser ses réponses sur des données pertinentes et contextuelles, produisant ainsi des résultats plus approfondis, logiques et précieux.
15. Comment Prompt Engineering peut-il être appliqué pour affiner les modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine sans recyclage direct du modèle ?
Prompt Engineering est un moyen rapide de modifier des modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine sans nécessiter de recyclage direct du modèle ; il fonctionne de la même manière qu'un ensemble d'objectifs spécialisés qui focalisent un appareil photo sur un sujet spécifique sans changer l'appareil photo lui-même.
Vous pouvez modifier les réponses du modèle pour les conformer aux connaissances spécialisées, au vocabulaire et aux objectifs d'un domaine particulier en créant des invites qui capturent l'essence et les subtilités de ce domaine particulier.
Cela nécessite une compréhension sophistiquée de la terminologie et des besoins du domaine, ainsi qu'une nouvelle méthode de création d'invites capables d'obtenir du modèle le degré de détail et d'expertise approprié.
Par exemple, dans un environnement médical, des invitations peuvent être faites pour utiliser un langage médical, faire référence à des situations de soins de santé courantes et imiter le format et la substance d'une communication médicale formelle.
De même, les citations de jurisprudence, la terminologie juridique et les formats de documents peuvent tous être considérés comme des éléments déclencheurs d’une application juridique.
Pour fournir des résultats plus pertinents, plus précis et plus utiles pour les activités propres à un domaine donné, cette stratégie « prépare » essentiellement l’IA à fonctionner dans les cadres conceptuels et linguistiques du domaine considéré.
Il s'agit d'une méthode permettant de concentrer les vastes capacités générales du modèle dans un faisceau restreint d'expertise, en utilisant l'intelligence sous-jacente du modèle d'une manière spécifique aux exigences d'un certain domaine, le tout sans modifier le modèle sous-jacent lui-même.
16. Quelles sont certaines des limitations que vous avez rencontrées dans Prompt Engineering et comment les avez-vous résolues ?
La prévisibilité et la cohérence des réponses de l'IA sont des problèmes importants dans l'ingénierie rapide. Les algorithmes sous-jacents sophistiqués et le vaste ensemble de formations de l’IA peuvent aboutir à divers résultats, même lorsqu’ils créent une invite idéale.
Cette nature imprévisible est semblable à la culture d’un jardin où, même avec un semis soigné, la croissance qui émerge peut être étonnamment variée en raison des différences de sol, d’eau et d’ensoleillement. Des tests itératifs et une amélioration rapide deviennent essentiels pour surmonter ce problème.
De la même manière qu'un jardinier apprend à modifier ses tactiques de plantation pour atteindre un agencement de jardin particulier, vous pouvez progressivement orienter l'IA vers des résultats plus cohérents et prévisibles en ajustant et en surveillant méthodiquement les changements dans les réponses de l'IA.
Une contrainte supplémentaire fait référence à la complexité innée de certaines missions ou enquêtes qui résistent à de simples suggestions. Une seule invite peut ne pas saisir correctement le contexte ou la profondeur de compréhension nécessaire pour certains emplois.
Dans ces situations, un chaînage opportun peut s’avérer utile pour diviser l’activité en parties plus petites et plus faciles à gérer. Avec cette méthode, qui consiste à s'appuyer sur le résultat de l'invite précédente, des tâches complexes peuvent être abordées pièce par pièce, un peu comme si on assemblait les pièces d'un puzzle difficile.
En utilisant ces techniques, vous pouvez dépasser et réduire les restrictions de l’ingénierie rapide, augmentant ainsi l’utilité et l’efficacité des modèles d’IA dans une gamme d’applications.
17. Pouvez-vous expliquer comment le concept de « température » dans les modèles d'IA affecte les réponses générées par Prompt Engineering ?
Dans les modèles d’IA, la notion de « température » est un paramètre intrigant qui affecte l’originalité et la diversité des réponses générées. Imaginez que vous modifiez la quantité d’épices dans un plat selon vos préférences personnelles.
De même, un réglage de température plus élevé dans un modèle d’IA favorise une plus grande originalité et diversité dans ses réponses, tout comme plus d’épices peut rendre un plat plus intéressant mais aussi moins prévisible.
Comme un sentier bien parcouru à travers une forêt, les sorties du modèle à des températures plus basses sont plus conservatrices et adhèrent étroitement aux modèles identifiés lors de la formation, produisant des réponses plus sûres et plus prévisibles.
En revanche, augmenter le réglage de la température pousse l’IA à générer ses réponses par des sauts de langage plus innovants ou inhabituels. Cela peut être particulièrement utile lorsque vous recherchez de nouveaux concepts ou lorsque vous souhaitez que l’IA aille au-delà de solutions simples et acceptées.
Cependant, il y a un juste équilibre à trouver : trop de chaleur peut provoquer des réactions trop erratiques ou irrationnelles, tout comme trop d'épices pourrait dominer les saveurs d'un plat.
Tout comme un chef modifie la chaleur pour obtenir l'équilibre idéal des goûts dans un chef-d'œuvre culinaire, vous pouvez personnaliser le résultat de l'IA dans Prompt Engineering en ajustant soigneusement le réglage de la température pour l'adapter au degré d'innovation et de risque souhaité.
18. Décrivez un scénario dans lequel vous avez utilisé Prompt Engineering pour analyser des ensembles de données complexes à l'aide d'un modèle de langage.
La tâche d’un projet contenant un vaste ensemble de données provenant de plusieurs plates-formes était de condenser cette quantité massive de données en informations utiles.
L'ensemble de données était vaste et riche en opinions, préférences et recommandations complexes dispersées dans une variété de médias, y compris des réponses structurées à des enquêtes et des remarques non structurées sur les réseaux sociaux.
Les subtilités du langage et des émotions véhiculées dans les commentaires dépassaient la portée des méthodes conventionnelles d’analyse des données, obligeant à une stratégie plus sophistiquée.
À l'aide de Prompt Engineering, nous avons créé un ensemble d'invites qui ont demandé à l'IA de regrouper d'abord les entrées en fonction de catégories telles que les fonctionnalités, le support client, le coût, etc.
L’IA a ensuite été à nouveau invitée, cette fois à résumer ses sentiments, à identifier les problèmes récurrents et même à recommander des domaines de développement possibles en fonction du contenu des commentaires, en approfondissant chaque catégorie.
Grâce à cette procédure d’incitation méthodique, l’IA a pu devenir un analyste de données accompli, capable d’interpréter des données complexes et non structurées et d’en tirer des conclusions et des modèles.
Des changements ciblés et une prise de décision stratégique ont été rendus possibles grâce au rapport complet et exploitable qui résumait l’essentiel des commentaires des clients.
19. Comment tireriez-vous parti de Prompt Engineering pour améliorer la précision et la pertinence des réponses d'un modèle d'IA dans un domaine spécialisé, tel que le juridique ou le médical ?
Grâce à Prompt Engineering, la précision et la pertinence d'un modèle d'IA dans des domaines spécialisés tels que les domaines juridique ou médical peuvent être améliorées en équilibrant soigneusement la spécificité, le contexte et la connaissance du domaine.
Les invites doivent être soigneusement conçues pour guider l'IA dans les paramètres stricts des normes professionnelles et de la terminologie, car ces domaines sont vitaux et dépendent de l'exactitude et de la fiabilité.
Par exemple, dans le domaine juridique, des invites pourraient être créées pour inclure certaines législations juridiques, jurisprudences et références, encourageant l'IA à formuler ses réponses en fonction de la terminologie et des précédents juridiques acceptés.
De la même manière, les invites dans le domaine médical peuvent utiliser des directives cliniques, une terminologie médicale et des critères de diagnostic pour garantir que les réponses de l'IA respectent les normes éthiques et médicales.
En utilisant cette méthode, les résultats de l'IA deviennent plus précis et pertinents tout en étant plus étroitement alignés sur les connaissances spécifiques et les subtilités procédurales du secteur concerné.
L'IA devient un outil plus utile et peut produire des résultats qui respectent la complexité et la profondeur des bases de connaissances spécialisées en incorporant des informations et des contextes spécifiques au domaine dans les invites.
20. Discutez du rôle de Prompt Engineering dans l'atténuation du problème des « hallucinations » dans les modèles de langage.
In modélisation du langage, le terme « hallucination » fait référence à des situations dans lesquelles l’IA produit des données qui ne sont pas fondées sur l’exactitude factuelle ou la réalité ; c'est comparable à un conteur créant un récit uniquement basé sur la fantaisie.
Ce problème est plus évident dans les activités qui nécessitent des informations précises et fiables, ce qui rend le matériel généré par l’IA difficile à faire confiance et à utiliser.
Pour atténuer ce problème, une ingénierie rapide est essentielle car elle oriente soigneusement l’IA vers la production de résultats plus vérifiables et fondés sur des preuves.
Cela implique de créer des invites qui soulignent spécifiquement la nécessité d'être factuel et exact, soit en conseillant à l'IA de s'appuyer sur des sources de données fiables, soit en indiquant le degré de confiance dans ses réponses.
Pour promouvoir une approche plus critique et ouverte de la production de connaissances, des invites peuvent également être incluses pour exiger que l’IA fournisse des références ou une justification de ses affirmations.
Nous pouvons réduire considérablement la fréquence des hallucinations en améliorant notre interaction avec les modèles d’IA grâce à des invites bien conçues, ce qui augmentera la fiabilité et la crédibilité du contenu produit par l’IA.
21. Comment prévoyez-vous l’évolution de Prompt Engineering avec l’avancement des technologies d’IA, et quelles compétences, selon vous, deviendront plus importantes ?
Prompt Engineering est une profession qui devrait devenir beaucoup plus complexe et avancée à mesure que les technologies d’IA continuent de s’améliorer.
À l’avenir, Prompt Engineering jouera probablement un rôle majeur en influençant la pensée éthique, la pensée créative et les processus d’apprentissage de l’IA, en plus d’orienter la capacité de réponse de l’IA.
L’IA deviendra de plus en plus apte à équilibrer sa capacité de calcul avec l’intuition humaine, permettant ainsi des interactions plus moralement saines, plus contextuelles et individualisées avec ses systèmes.
Les ingénieurs Prompt devront posséder des capacités telles que l’empathie, le raisonnement éthique et la pensée critique dans cet environnement changeant.
L’élaboration de messages encourageant une conduite responsable et avantageuse de l’IA nécessitera une compréhension approfondie des implications éthiques du matériel généré par l’IA ainsi que la capacité de prévoir et de comprendre les demandes différentes et complexes des utilisateurs.
En outre, pour repousser les limites de ce que l’IA peut accomplir en coopération avec la direction humaine, la créativité sera cruciale pour découvrir de nouvelles méthodes d’interaction avec l’IA.
TLa capacité à diriger et à interagir avec succès avec l'IA grâce à Prompt Engineering sera un talent essentiel, combinant un sens technique avec des connaissances centrées sur l'humain, à mesure que l'IA devient de plus en plus étroitement liée à tous les aspects de la vie et du travail.
22. Décrivez un projet dans lequel vous avez mis en œuvre des techniques d'ingénierie rapide pour améliorer considérablement l'efficacité d'un processus métier.
Dans un projet récent, nous avons révolutionné la procédure de traitement des demandes en ligne d'un client de détail en utilisant Prompt Engineering pour améliorer ses opérations de support client.
Lorsque le système du client a été mis en œuvre pour la première fois, il disposait d'un simple chatbot capable de répondre à des questions simples, mais rencontrait des difficultés avec les requêtes plus délicates des clients.
En conséquence, le taux de référencement des agents humains était élevé et le délai de résolution était long.
Nous avons utilisé des approches de pointe en matière d'ingénierie rapide pour réorganiser le paradigme d'interaction du chatbot. Nous avons créé un ensemble d'invites structurées comprenant des termes et des expressions spécifiques au contexte pour nous aider à mieux comprendre l'intention derrière les demandes des consommateurs.
Par exemple, si un consommateur demandait une « politique de retour », l'invite était conçue pour identifier le sujet et recueillir d'autres informations telles que le type de produit et la date d'achat, permettant ainsi des réponses plus précises.
Cette stratégie a augmenté le taux de résolution au premier contact, ce qui a considérablement réduit le besoin d'implication humaine.
En conséquence, la satisfaction des clients et l’efficacité de la réponse ont considérablement augmenté. Le chatbot pouvait répondre à un plus grand nombre de questions, et lorsqu'il dirigeait les demandes vers des agents humains, les informations étaient claires et succinctes, permettant des réponses plus rapides.
Ce projet a servi d'exemple de la façon dont Prompt Engineering pourrait simplifier et améliorer un processus ordinaire d'entreprise en une opération efficace qui réduit les coûts d'exploitation et améliore la satisfaction des clients.
23. Que pensez-vous du potentiel de manipulation ou d'induction en erreur de Prompt Engineering, et comment ces risques peuvent-ils être atténués ?
L’ingénierie rapide a un énorme potentiel pour améliorer l’utilité de l’IA mais, si rien n’est fait, elle pourrait manipuler ou fournir de faux résultats.
Cette qualité à double tranchant résulte du fait que les structures d’invite ont un impact significatif sur les réponses de l’IA, les incitant à suivre des chemins spécifiques ou à tirer des conclusions qui pourraient ne pas être objectives.
Par exemple, l’IA peut produire des résultats qui propagent de fausses informations ou des idées préjugées si les invites impliquent discrètement des opinions particulières ou omettent des détails importants.
La transparence et les normes éthiques doivent être intégrées dans la conception et l’exécution des initiatives de Prompt Engineering pour réduire ces dangers.
L’inclusion d’une variété de parties prenantes dans le processus de conception des invites pour évaluer et analyser les invites pour déceler les biais potentiels ou les aspects manipulateurs est un moyen efficace d’incorporer des freins et contrepoids.
En outre, la création de systèmes d’IA dotés de fonctionnalités de sécurité intégrées qui identifient et mettent en évidence les signaux potentiellement trompeurs pourrait contribuer à prévenir les abus.
En outre, il est essentiel de favoriser une culture éthique autour de la création et de l’utilisation de l’IA, soutenue par des réglementations explicites et un enseignement continu sur les pratiques éthiques de l’IA.
Il est essentiel d’encourager les comportements éthiques et de sensibiliser les développeurs et les utilisateurs aux conséquences de Prompt Engineering pour garantir que les progrès de la technologie de l’IA sont utilisés correctement. En adoptant une position proactive, nous pouvons préserver l’intégrité des interactions de l’IA et garantir que la technologie soit toujours utile à la société.
24. Comment aborderiez-vous la création d'une invite multimodale combinant du texte et des images pour une tâche complexe ?
Une stratégie sophistiquée est nécessaire pour intégrer avec succès les signaux verbaux et visuels lors de la création d’une invite multimodale mélangeant texte et visuels.
Cela améliorera la capacité de l'IA à effectuer des tâches difficiles qui nécessitent la compréhension des entrées de plusieurs modalités sensorielles.
Une présentation multimédia dans laquelle chaque modalité d'information soutient l'autre et donne un contexte plus profond et plus complet pour le travail à accomplir est similaire au type d'ingénierie rapide qu'exige ce type d'exercice.
Lors de la création d'une campagne publicitaire, par exemple, l'invite peut contenir des images illustrant le style, la palette de couleurs et l'ambiance souhaitée de la campagne, en plus d'une brève description verbale des objectifs de la campagne, du public cible et du ton émotionnel souhaité.
Ensemble, ceux-ci permettent à l'IA de « voir » et de « lire » les exigences en même temps, conduisant à une compréhension plus approfondie des subtilités du projet. Alors que les photos peuvent fournir des exemples spécifiques du style et de l’ambiance à imiter, le texte peut instruire l’IA sur des objectifs stratégiques et des notions abstraites.
Il est important de s'assurer que lors de la création de ces invites, le texte et les visuels sont non seulement pertinents et compréhensibles, mais également disposés de manière à s'améliorer et à s'expliquer mutuellement.
Il peut être nécessaire d'équilibrer les entrées de telle sorte qu'aucune ne domine les autres grâce à des tests et des modifications répétés.
Vous pouvez utiliser pleinement les systèmes d’IA sophistiqués en construisant soigneusement ces signaux multimodaux, qui leur permettront de réaliser et de comprendre des activités créatives difficiles à un niveau de sophistication comparable à celui des humains.
25. De quelles manières Prompt Engineering peut-il contribuer à l'explicabilité et à la transparence des décisions relatives aux modèles d'IA ?
Instaurer la confiance et la compréhension entre les systèmes d’IA et leurs utilisateurs nécessitent à la fois une explication et une transparence des décisions relatives aux modèles d’IA, qui peuvent toutes deux être grandement améliorées par une ingénierie rapide.
Nous pouvons demander à l’IA non seulement de donner des réponses, mais également d’expliquer la logique ou les sources de données qui soutiennent ces réponses en concevant soigneusement des invites.
Cette méthode est comparable à un enseignant communiquant une idée difficile à un élève, où le processus d'explication est tout aussi important que la solution.
Par exemple, une invite peut être conçue non seulement pour suggérer un diagnostic possible, mais également pour fournir les symptômes, les informations à l'appui et les recherches scientifiques pour cette conclusion dans une situation où un modèle d'IA est utilisé pour faciliter les diagnostics médicaux.
Ce type de requête invite l’IA à « montrer son travail », expliquant comment elle est arrivée à une certaine conclusion. Cela contribue à rendre le processus décisionnel de l'IA plus visible et permet aux médecins de le vérifier plus facilement et d'y faire confiance.
La transparence peut être encore améliorée en utilisant Prompt Engineering pour demander aux modèles d'IA de proposer des citations ou des liens vers les sources de données qu'ils ont consultées, ou de décrire d'autres résultats auxquels ils ont pensé.
Cette approche illustre les processus décisionnels du modèle et aide les parties prenantes à comprendre l'étendue et la complexité des données prises en compte par l'IA.
Par conséquent, Prompt Engineering apparaît comme un instrument puissant pour déchiffrer les procédures d’IA, les rendant plus faciles à comprendre et accessibles aux clients. Cela renforce la confiance et la dépendance à l’égard des solutions d’IA dans les applications cruciales.
26. Discutez d'une situation dans laquelle vous avez dû utiliser Prompt Engineering pour garantir la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données dans les sorties de l'IA.
Dans un projet impliquant un système d'assistance client basé sur l'IA pour un prestataire de soins de santé, nous avons été confrontés à l'obstacle majeur du respect d'exigences strictes en matière de confidentialité des données, telles que la HIPAA aux États-Unis.
L’IA doit respecter strictement les réglementations protégeant la confidentialité et la sécurité des données des patients car elle a été créée pour répondre aux questions délicates des patients et offrir des conseils personnalisés.
Nous avons utilisé des approches d'ingénierie rapide pour inclure des contrôles de confidentialité explicites dans la routine de traitement de l'IA, garantissant ainsi que le système respecte ces exigences de confidentialité.
Pour empêcher l’IA de produire des informations personnellement identifiables, par exemple, nous avons créé des invites qui lui donnaient des instructions pour anonymiser ces informations.
Cela impliquait de modifier les réponses de l'IA de telle sorte que les noms, les dates précises ou toute autre information pouvant être utilisée pour identifier un patient étaient supprimés, même si l'entrée contenait de telles informations.
Les invites visaient également à rappeler à l’IA l’environnement dans lequel elle fonctionnait, l’amenant à mettre en évidence les réponses qui nécessitaient un examen plus attentif ou plus sensible.
Cette stratégie à deux volets, qui indiquait à l’IA comment gérer les données sensibles et vérifiait régulièrement la conformité, était essentielle pour préserver la confidentialité et l’exactitude des données des patients.
En plus de contribuer au respect des obligations légales, le déploiement de ces invites soigneusement conçues s'est avéré crucial pour renforcer la confiance des utilisateurs et garantir que le système d'IA était à la fois utile et respectueux des questions de confidentialité.
27. Comment équilibrez-vous le besoin de créativité et le besoin de précision dans Prompt Engineering, en particulier dans les applications sensibles ?
Il faut une planification minutieuse qui prend en compte à la fois les avantages et les inconvénients des capacités de l’IA pour trouver un équilibre entre la nécessité de précision et d’inventivité dans une ingénierie rapide, en particulier pour les applications sensibles.
Cet équilibre délicat s'apparente à celui d'un artiste qui doit respecter les méthodes de son métier tout en tentant de transmettre quelque chose de nouveau et de significatif.
La précision est cruciale dans les applications sensibles, notamment celles nécessitant des conseils financiers ou des informations médicales. Les invites doivent être conçues de telle manière que l’IA suive de près les données validées et les paramètres définis, en donnant la priorité à l’exactitude factuelle et à la fiabilité.
Pour garantir que les interprétations créatives n'entraînent pas d'erreurs cliniques, vous pouvez spécifiquement demander à l'IA de baser ses réponses sur les recommandations cliniques les plus récentes et les recherches évaluées par des pairs lors de la création d'invites pour un outil de diagnostic médical.
Mais la créativité ne doit pas être complètement ignorée, surtout lorsqu'elle est susceptible de s'améliorer. expérience utilisateur ou offrir des informations plus pertinentes.
Dans ces situations, la créativité peut être incluse en toute sécurité en laissant l’IA expérimenter diverses approches pour transmettre avec précision les données, notamment en produisant des analogies, des graphiques ou des explications alternatives qui pourraient aider les consommateurs à comprendre et à trouver des éléments complexes plus intéressants.
Le secret est d’organiser les invites de telle sorte que les résultats créatifs de l’IA soient limités à ce qui est vrai et adapté à cette situation particulière.
28. Pouvez-vous décrire une technique permettant d'optimiser les invites en termes de vitesse et d'efficacité de calcul dans les applications en temps réel ?
Dans les applications en temps réel, l’optimisation de la vitesse et de l’efficacité informatique est essentielle, en particulier lorsque les systèmes d’IA doivent réagir immédiatement, comme les chatbots pour le support client ou les outils interactifs.
Simplifier la complexité des invites et se concentrer sur la réduction de la charge informatique sans compromettre la qualité des réponses est une stratégie efficace.
Une approche principale consiste à simplifier la structure des invites. Cela implique d’éviter les questions extrêmement complexes ou profondément imbriquées, car celles-ci peuvent obliger le modèle à entreprendre des procédures d’inférence plus longues et plus coûteuses en termes de calcul.
Alternativement, les invites peuvent être claires et succinctes, indiquant l’action ou la réponse requise d’une manière facile à comprendre.
Par exemple, l’invite peut être divisée en questions plus ciblées et plus simples auxquelles l’IA pourrait répondre plus rapidement plutôt que de poser une requête complexe en plusieurs parties.
De plus, les performances peuvent être considérablement améliorées en stockant les réponses populaires ou en utilisant des solutions basées sur des modèles pour les sujets fréquemment demandés.
Le système peut réduire le besoin de calcul en temps réel, ce qui se traduit par des temps de réponse plus rapides, en prévoyant les questions fréquemment posées et en pré-calculant les réponses lorsque cela est possible.
Cette méthode garantit que le système d'IA est réactif même dans des situations de forte demande en accélérant l'interaction et en réduisant sa charge de calcul. Ces méthodes favorisent le bon fonctionnement des applications en temps réel en fournissant des interactions d'IA rapides et fiables, essentielles à la fois à l'efficacité opérationnelle et au bonheur des utilisateurs.
29. Comment utiliseriez-vous Prompt Engineering pour développer une solution basée sur l'IA pour un problème nouveau, pour lequel il existe peu de précédents établis ?
Lorsque vous utilisez Prompt Engineering, vous devez utiliser une approche inventive et exploratoire face à une situation nouvelle pour laquelle il existe peu d’exemples.
C'est comme essayer de trouver son chemin à travers un pays inconnu ; vous devez être créatif et flexible pour trouver les bonnes réponses.
La première phase consiste à effectuer une étude approfondie et à comprendre le domaine du problème, en obtenant autant de données que possible sur des problèmes connexes ou des scénarios comparables.
Les invites peuvent ensuite être soigneusement conçues pour diriger l’IA lors de ses extrapolations à partir de cas bien connus vers le nouveau problème.
Cela pourrait impliquer de formuler une séquence de requêtes d’investigation qui motivent l’IA à produire plusieurs résolutions ou théories possibles fondées sur des domaines de connaissances connexes. Tout en garantissant que les réponses de l'IA sont étayées par des faits pertinents et des déductions logiques, ces incitations doivent être créées pour encourager l'innovation.
Une fois les concepts préliminaires produits, les invites peuvent être améliorées de manière itérative en ajoutant des informations et des résultats de la recherche initiale pour diriger l'attention de l'IA vers des pistes d'investigation plus intéressantes. Ce procédé s'apparente à la sculpture, dans laquelle la matière première est affinée et sculptée par des tentatives répétées.
Ici, Prompt Engineering sert de cadre dynamique pour l'apprentissage itératif et l'adaptation en plus d'être un outil d'élicitation. Cela permet à l’IA d’améliorer ses résultats en les alignant sur l’évolution des connaissances du problème.
Cette méthode utilise l’adaptabilité et les pouvoirs d’apprentissage de l’IA pour permettre la création de solutions personnalisées à des problèmes de pointe.
30. Quelles méthodes utilisez-vous pour rester informé des dernières avancées et des meilleures pratiques en matière d'ingénierie rapide ?
Maintenir les connaissances et garantir une mise en œuvre réussie dans Prompt Engineering nécessite d'être à jour sur les développements les plus récents et les meilleures pratiques.
Ma stratégie combine formation continue et engagement actif dans les communautés professionnelles.
Tout d’abord, je lis souvent des publications scientifiques et assiste à des conférences et des webinaires sur l’intelligence artificielle et machine learning.
Ces matériaux sont essentiels pour en savoir plus sur les études récentes, les nouvelles orientations dans le domaine de l'ingénierie rapide et les méthodes de pointe.
Des recherches récentes présentées lors de conférences comme NeurIPS ou dans des revues comme le Journal of Intelligence artificielle La recherche est souvent immédiatement applicable ou adaptable à mon travail.
Je participe également activement aux réseaux professionnels et aux forums en ligne où les praticiens échangent problèmes, solutions et études de cas.
L'échange de connaissances en temps réel est grandement facilité par les environnements d'apprentissage communautaires tels que ceux trouvés sur des plateformes telles que Stack Overflow, GitHub et les groupes LinkedIn.
L'interaction avec ces communautés offre une vision plus large de la manière dont différentes stratégies sont mises en œuvre avec succès dans divers secteurs et applications, en plus de contribuer à la résolution de problèmes particuliers.
En combinant engagement communautaire et rigueur académique, je peux rester à la pointe de Prompt Engineering et améliorer mon travail avec les informations et techniques les plus récentes.
31. Quelle serait votre priorité au cours de vos premières semaines de travail si vous étiez embauché ?
Si j'étais embauché, je consacrerais mes premières semaines de travail à bien comprendre les objectifs, la culture et les procédures opérationnelles de l'entreprise.
Pour que l’intégration et la contribution soient réussies, cette base est essentielle. J'accorderais une grande priorité à l'établissement de relations avec les membres importants de l'équipe de divers départements pour y parvenir.
Parler avec des collègues pour en savoir plus sur leurs luttes, leurs méthodes et leurs réalisations me serait bénéfique car cela clarifierait la dynamique interne et me montrerait comment mon expertise en Prompt Engineering peut soutenir au mieux les objectifs de l'organisation.
En même temps, je me plongerais dans la connaissance des projets actuels d'ingénierie Prompt ou des domaines dans lesquels mes compétences peuvent être utilisées. Cela implique d’analyser les initiatives précédentes et leurs résultats pour déterminer ce qui a fonctionné correctement et ce qui n’a pas fonctionné.
Je commencerais par décrire les premières contributions que je pourrais apporter après avoir pris en compte ces réalisations, en notant les gains à court et à long terme.
En utilisant cette stratégie, je peux être sûr que je génère non seulement de la valeur dès le début, mais également que je m'aligne sur les objectifs stratégiques de l'entreprise, ce qui me préparera au succès dans ma carrière.
Conclusion
En résumé, maîtriser Prompt Engineering est crucial pour ceux qui souhaitent tirer le meilleur parti de la technologie de l’IA.
Les entretiens dans ce domaine se concentrent souvent sur l'évaluation de la capacité d'un individu à comprendre et à influencer le comportement de l'IA à l'aide d'invites réfléchies.
Ces évaluations vont au-delà des compétences et approfondissent les considérations éthiques ainsi que la capacité à appliquer l’IA dans des scénarios divers et parfois complexes.
Par conséquent, se préparer aux entretiens nécessite une compréhension à la fois de la technologie elle-même et de ses implications dans le monde réel, garantissant que les candidats sont équipés pour contribuer efficacement dans ce domaine dynamique et en évolution rapide.
Pour obtenir de l'aide pour la préparation des entrevues, consultez Série d'interviews de Hashdork.
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