Providing examples

Notes d'étude : Ingénierie de Prompt par l'Exemple

• Concept Principal : Fournir des exemples au sein du prompt pour guider le modèle (technique de prompt engineering).
• Terminologie :
• One-shot prompting : Utilisation d'un seul exemple (1 entrée → 1 sortie idéale).
• Multi-shot prompting : Utilisation de plusieurs exemples pour affiner le comportement du modèle.
• Objectifs et Cas d'Usage :
• Gestion des cas limites (Corner Cases) : Améliorer la capacité du modèle à identifier des nuances complexes (ex. : sarcasme).
• Format de sortie complexe : Assurer que le modèle génère une structure de sortie spécifique (ex. : un objet JSON complexe).
• Évaluation de prompt (Prompt Evals) : Fournir des exemples de réponses idéales pour guider le modèle vers des résultats de haute qualité.
• Méthodologie de Mise en Œuvre :
• Clarté : Indiquer explicitement au modèle qu'un exemple d'entrée et une réponse idéale sont fournis.
• Structuration : Utiliser des balises (ex. : XML) pour encapsuler et séparer clairement l'entrée (input) et la sortie idéale (output).
• Amélioration (Optionnel) : Ajouter la justification ou le raisonnement derrière la réponse idéale pour renforcer la compréhension du modèle sur pourquoi cette réponse est correcte.

Takeaways

• L'ingénierie de prompt par l'exemple consiste à fournir des paires entrée → sortie idéale pour guider le modèle.
• Le one-shot prompting utilise un seul exemple, tandis que le multi-shot prompting utilise plusieurs exemples pour affiner le comportement.
• Cette technique est essentielle pour gérer les cas limites et forcer des formats de sortie complexes (ex. JSON).
• La mise en œuvre doit inclure une clarté explicite et l'utilisation de balises (ex. XML) pour structurer l'input et l'output.