Providing examples

Notes de Cours : L'Ingénierie de Prompt par Exemples

• Concept Principal : L'utilisation d'exemples (paires entrée/sortie) directement dans le prompt pour guider le modèle (ex: Claude).
• Terminologie Clé :
• One-shot prompting : Fournir un seul exemple.
• Multi-shot prompting : Fournir plusieurs exemples.
• Objectifs de cette Technique :
• Améliorer la compréhension du modèle pour des tâches complexes (ex: analyse de sentiment, détection du sarcasme).
• Assurer que le modèle respecte un format de sortie précis (ex: structure JSON complexe).
• Gérer les cas limites (corner cases) qui pourraient prêter à confusion.
• Bonnes Pratiques de Mise en Œuvre :
• Structuration : Encadrer les entrées et les sorties avec des balises XML pour clarifier le rôle de chaque élément pour le modèle.
• Cas Limites : Utiliser le multi-shot pour présenter des exemples spécifiques de situations difficiles (ex: un tweet qui semble positif mais est en réalité sarcastique).
• Raisonnement (Optionnel mais Recommandé) : Inclure une explication du pourquoi la réponse est idéale. Cela renforce la compréhension du modèle sur les critères de qualité attendus.
• Application Pratique : Cette technique est particulièrement efficace lors des évaluations de prompt (prompt evals) pour guider le modèle vers des résultats de haute qualité.

Takeaways

• L'ingénierie par exemples utilise des paires entrée/sortie pour guider le modèle (ex: Claude).
• On distingue le One-shot prompting (un seul exemple) et le Multi-shot prompting (plusieurs exemples).
• L'objectif principal est d'améliorer la compréhension du modèle pour les tâches complexes et d'assurer un format de sortie précis (ex: JSON).
• Les bonnes pratiques incluent l'encadrement des données avec des balises (ex: XML) et l'ajout d'une explication du raisonnement.