OpenAI et Microsoft proposent un cours et un tutoriel gratuits sur l’ingénierie des stimuli.
En collaboration avec le site DeepLearning.ai de l’investisseur Andrew Ng, OpenAI propose aux développeurs un cours gratuit temporaire sur l’ingénierie des commandes. Le cours sera dispensé par Isa Fulford, ingénieur chez OpenAI, et Andrew Ng.
Selon le site web, le cours est adapté aux débutants, la seule exigence étant une connaissance de base de Python. Cependant, il est également destiné à fournir aux ingénieurs en apprentissage automatique avancés de nouvelles informations sur l’ingénierie immédiate et sur la manière d’utiliser de grands modèles de langage.
Les sujets abordés comprennent le résumé, la classification, l’extraction de sujets, la transformation de texte telle que la traduction et la relecture, et l’augmentation de texte telle que la génération automatique de courriels. Le cours fournit également des informations sur la manière de développer votre propre chatbot. De plus amples informations et les modalités d’inscription sont disponibles ici; la durée du cours est d’environ une heure.
En outre, Microsoft a créé une page d’atterrissage sur les techniques d’ingénierie rapide avec de nombreux exemples et tutoriels. Microsoft y aborde notamment les « messages système » spécifiques au GPT-4 et ce que l’on appelle le « Short Shot Learning » (apprentissage à court terme) en utilisant des exemples à l’invite.
L’ingénierie de l’invite : une profession émergente ?
L’ingénierie des invites, c’est-à-dire la formulation d’instructions pour un grand modèle d’IA, est soit une profession à l’avenir prometteur, soit un phénomène temporaire de l’essor actuel de l’IA, principalement dû aux lacunes des systèmes actuels, selon le point de vue de chacun.
Le fait que les modèles de langage visent à simplifier la manière dont nous utilisons les ordinateurs plaide en faveur de cette dernière thèse. Si des commandes compliquées sont nécessaires pour obtenir de bons résultats, le langage naturel deviendrait une sorte de nouveau langage de programmation, ce qui contredirait au moins partiellement l’objectif des systèmes.
Pour l’instant du moins, il semble que la connaissance des variations immédiates puisse donner un avantage en termes de qualité. En outre, une partie importante de l’ingénierie rapide consiste à développer des idées sur les tâches pour lesquelles les grands modèles d’IA peuvent être utilisés.
