Providing examples

📝 Notes de Cours : Prompt Engineering par Exemples

Concept Clé : L'utilisation d'exemples dans le prompt pour guider le modèle (LLM).

• Technique : Fournir des paires d'entrée (input) et de sortie (output) idéales au modèle.
• Types de Prompting :
• One-shot prompting : Fournir un seul exemple.
• Multi-shot prompting : Fournir plusieurs exemples.
• Objectifs Principaux :
• Améliorer la précision du modèle.
• Gérer les cas limites (corner cases), comme le sarcasme.
• Assurer un format de sortie complexe (ex: structure JSON précise).
• Mise en Œuvre (Structure) :
• Utiliser des balises XML pour structurer clairement l'entrée et la sortie, ce qui améliore la clarté pour le modèle.
• Exemple : <input>... </input> et <output>... </output>.
• Conseils Avancés :
• Pour les cas complexes (ex: sarcasme), ajouter un contexte explicite au modèle (ex: "Soyez particulièrement attentif au sarcasme").
• Inclure la justification de la réponse idéale (le pourquoi c'est une bonne réponse) pour renforcer le comportement souhaité du modèle.
• Application : Cette technique est particulièrement efficace lors des évaluations de prompts (prompt evals).

Takeaways

• L'ingénierie par exemples consiste à fournir des paires d'entrée et de sortie idéales pour guider le LLM.
• Les techniques principales sont le One-shot prompting (un seul exemple) et le Multi-shot prompting (plusieurs exemples).
• L'utilisation de balises XML (ex: <input>) est recommandée pour structurer clairement l'entrée et la sortie.
• Pour améliorer la précision, surtout sur les cas limites, il faut ajouter un contexte explicite et la justification de la réponse idéale.