Guide officiel d'utilisation des invites (prompts) de ChatGPT

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Résumé ChatGpt 4, via Harpa

##Introduction
L'ingénierie des requêtes est essentielle pour optimiser l'efficacité des modèles de langage comme GPT-4, avec des stratégies et tactiques spécifiques pour améliorer la qualité des réponses obtenues.

### Résumé
- **Vue d'ensemble** : le guide couvre l'utilisation optimisée de l'API OpenAI et des modèles de langage GPT, avec un accent sur l'ingénierie des requêtes.

- **6 Stratégies pour de meilleurs résultats** :

1. **Rédiger des instructions claires** : Préciser les détails pour obtenir des réponses plus pertinentes.

- Exemple de prompt : «Écris un court paragraphe expliquant comment faire un café
français pressé, en incluant les étapes de préchauffage de la cafetière, de mouture du café, de temps d'infusion et de pressage. »

2. **Fournir du texte de référence** : Aide les modèles à répondre avec moins de fabrication.

- Exemple de prompt : « En utilisant l'article Wikipedia sur 'La Révolution française, résume les causes principales de cet événement historique. »

3. **Diviser les tâches complexes en sous-tâches** Réduire les taux d'erreur et simplifier la gestion des tâches.

– Exemple de prompt :

Étape 1 : Liste tous les ingrédients nécessaires pour faire une tarte aux pommes.
Étape 2 : Décrire le processus de préparation de la pâte.
Étape 3 : Expliquez comment préparer la garniture aux pommes."

4. **Donner du temps au modèle pour 'réfléchir'** :
Permet de résoudre des problèmes de manière plus fiable.

– Exemple de prompt : « Prends un moment pour réfléchir à la meilleure façon d'expliquer la théorie de la relativité d'Einstein à un élève de lycée, puis rédige une explication simple et claire. »

5. **Utiliser des outils externes**
Compenser les faiblesses des modèles par l'intégration d'outils supplémentaires.

- Exemple de prompt : "Imagine que tu aies accès à une base de données de recettes de cuisine. Recherche une recette de quiche lorraine et détaille les étapes de sa préparation. »

6. **Tester systématiquement les changements**
S'assurer que les modifications apportées améliorent les performances.

- Exemple de prompt :

Version A : Donne-moi une liste de conseils pour prendre de meilleures photos avec un smartphone.

Version B : Donne-moi trois conseils essentiels pour améliorer la photographie sur smartphone, en incluant des exemples spécifiques pour chaque conseil. »

Tactiques spécifiques
- Inclure des détails dans les requêtes.
- Demander au modèle d'adopter une personnalité.
- Utiliser des délimiteurs pour séparer clairement les parties de l'entrée.
- Spécifier les étapes nécessaires pour compléter une tâche.
- Fournir des exemples.
- Spécifier la longueur souhaitée de la sortie.
- Utiliser des extraits de textes de référence pour répondre.
- Classer les requêtes pour identifier les instructions les plus pertinentes.
- Résumer les dialogues longs ou les documents.

b – **Utilisation de la pensée interne** ]b Encourager le modèle à élaborer sa propre solution avant de conclure.

- **Optimisation des requêtes pour la précision** : Utiliser des techniques comme le suivi des extraits manqués ou l'utilisation de sources de connaissances externes.

- **Exemples pratiques** : Illustrations de la façon d'utiliser les stratégies et tactiques dans des situations concrètes.

- **Ressources supplémentaires**: Liens vers des bibliothèques, des guides et des cours vidéos sur l'ingénierie des requêtes, ainsi que des recherches avancées sur l'amélioration du raisonnement des modèles de langage.

N.D.L.R : pour les détails, reportez-vous au texte original, voire le tout début de cet article.

Conclusion :
Ce résumé souligne l'importance de l'ingénierie des requêtes dans l'utilisation efficace des modèles de langage, offrant des stratégies concrètes pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées.