6 semaines d'apprentissage pour devenir un expert en ingénierie des signaux (trans.)

présenter (qqn pour un emploi, etc.)

Alors que le domaine de l'intelligence artificielle (IA) continue de se développer, l'ingénierie des signaux est devenue une carrière prometteuse. Aujourd'hui, de nombreuses personnes s'efforcent d'acquérir les compétences nécessaires pour interagir efficacement avec les grands modèles linguistiques (LLM). Partagez-vous le même désir ? Vous vous demandez par où commencer et comment procéder ? Nous vous proposons ce parcours d'apprentissage pour vous aider à devenir un expert en ingénierie rapide. Ce guide complet est conçu pour vous aider à maîtriser l'ingénierie des messages courts étape par étape, des bases aux techniques avancées. Que vous soyez débutant ou expérimenté, ce parcours d'apprentissage structuré vous apportera les connaissances et les compétences pratiques dont vous avez besoin pour maîtriser le LLM.

esquissée

• Comprendre ce qu'est un projet de repères.
• Apprenez à maîtriser l'ingénierie rapide en 6 semaines.
• Découvrez ce que vous devez apprendre chaque semaine et comment vous entraîner.

répertoire (sur le disque dur de l'ordinateur)

1. Semaine 1 : Introduction à l'ingénierie des signaux
2. Semaine 2 : Mise en place de LLM pour les messages-guides
3. Semaine 3 : Rédiger des propositions efficaces
4. Semaine 4 : Comprendre les modèles d'incitation
5. Semaine 5 : Conseils avancés pour la rédaction d'un texte
6. Semaine 6 : Stratégies avancées d'incitation
7. problèmes courants

Semaine 1 : Introduction à l'ingénierie des signaux

Au cours de la première semaine du Prompt Engineering Journey, concentrez-vous sur les sujets suivants

Qu'est-ce que le projet Tip ?

• Comprendre le concept d'ingénierie des indices dans la PNL et son importance.
• Comprendre comment rédiger des messages-guides efficaces et leur impact sur les résultats de la modélisation linguistique.
• Découvrez le contexte historique et l'évolution de la technique des baguettes, ainsi que son évolution au fil du temps.

Comment fonctionne le LLM ?

• Découvrez les principes fondamentaux du LLM et comprenez son fonctionnement dans un langage simple et non technique.
• Apprenez comment le LLM est formé et fonctionne, en le comprenant à l'aide d'analogies et d'exemples simples.
• Découvrez les différents LLM tels que GPT-4o, Llama et Mistral, leurs caractéristiques uniques et leurs scénarios d'application.

Le rôle de l'ingénierie

• Comprendre les descriptions de poste et les compétences spécifiques requises pour des postes tels que ceux d'ingénieur conseil, de scientifique des données et autres.
• Apprenez l'application pratique de l'ingénierie des signaux à travers des projets réels et des exemples de tâches.

Applications pratiques de l'ingénierie des queues

• La recherche présente des études de cas d'applications réussies de l'ingénierie des signaux dans diverses industries.
  Exemple :LLM sur le lieu de travail : une étude de cas sur l'utilisation de l'ingénierie des indices pour la catégorisation des emplois.
• Discuter de l'impact de l'ingénierie des indices sur les performances des modèles d'IA et comprendre comment elle peut améliorer l'efficacité de ces modèles.

mettre en pratique

1. Explorer les graphiques du LLMLes tests de performance : Découvrez différents benchmarks tels que MMLU-Pro, HuamnEval, Chatbot Arena et bien d'autres encore. Explorez différents graphiques LLM et découvrez les modèles leaders actuels dans différents benchmarks.
   Exemple :Hugging Face Space pour open-llm-leaderboard,Classement LLM | Analyse artificielle
2. Identifier les compétences clés et analyser les conseils Études de cas d'ingénierieLes objectifs du projet sont les suivants : Commencer par identifier les compétences et les qualifications communes exigées des ingénieurs de stimulation en examinant les descriptions d'emploi et les profils professionnels. Recherchez et résumez les applications pratiques de l'ingénierie des signaux dans diverses industries, en vous concentrant sur la façon dont les signaux sont conçus et les résultats qu'ils permettent d'obtenir.
   Exemple :Étude de cas - Projet Tip,L'impact des applications d'IA générative dans 13 cas d'utilisation réels.

Semaine 2 : Mise en place d'un grand modèle linguistique pour les messages-guides

Cette semaine, nous allons apprendre à configurer le Grand Modèle de Langage (LLM) pour qu'il soit sollicité de différentes manières. Les utilisateurs peuvent utiliser n'importe laquelle des méthodes mentionnées.

Accès direct au site web du LLM

• Apprenez à utiliser ces modèles directement via la plateforme web de LLM.
• Apprenez à créer un compte et à naviguer dans l'interface de la célèbre plateforme Big Language Modelling.

Exécuter localement le LLM open source

• Explorer le processus de mise en place d'un LLM open source (par exemple Llama3, Mistral, Phi3, etc.) à exécuter sur votre machine locale, en utilisant Hugging Face ou Ollama et msty.app ou Open WebUI.
• Comprendre les exigences matérielles et logicielles des différents LLM open source.

Accès programmatique via API

• Apprenez à vous inscrire pour obtenir un accès à l'API. Par exemple, fournir un accès API aux LLM par le biais de la plateforme, comme GPT-4o, Claude, Gemini, etc., ainsi qu'utiliser l'API d'inférence de visage étreint pour accéder à des modèles comme Llama, Phi, Gemma, et d'autres.
• Apprenez à configurer les clés API et à les intégrer dans diverses applications pour générer des messages.
  Configurer la clé API dans AI Content Labs

mettre en pratique

1. Accès au LLM via le site webCréer un compte et essayer de générer des messages directement sur le site web de LLM.
2. Mise en place locale de l'Open Source LLMPour plus d'informations, veuillez consulter le site web de la Commission européenne : Suivez le guide pour télécharger, installer et configurer un LLM local open source et le tester à l'aide de différentes invites.
3. Enregistrer la clé APILes participants à l'atelier ont appris à obtenir une clé API auprès d'un fournisseur tel qu'OpenAI et à écrire un script simple pour générer un message d'invite à l'aide de cette clé.

Semaine 3 : Rédiger des propositions efficaces

Cette semaine, nous allons apprendre à créer divers types d'indices pour amorcer efficacement les modèles linguistiques, en nous concentrant sur les commandes claires, les exemples, les itérations, les délimiteurs, les formats structurés et les paramètres de température.

Rédiger des instructions claires et précises

• Apprenez à rédiger des instructions claires et spécifiques pour guider le modèle dans la production des résultats souhaités.
• Comprendre l'importance de la clarté et de la spécificité pour éviter l'ambiguïté et améliorer la précision des réponses.

Exemples spécifiques d'utilisation

• Apprenez des techniques pour utiliser des exemples spécifiques dans les messages-guides afin de fournir un contexte et d'améliorer la pertinence des résultats du modèle.
• Apprenez à démontrer le format attendu ou le type de réponse à l'aide d'exemples.

Transformer l'indice et itérer

• Explorer les avantages de la transformation des indices et de l'itération pour améliorer la qualité des résultats.
• Apprenez comment de petits changements dans les invites peuvent conduire à des améliorations significatives des résultats.

Utilisation de délimiteurs

• Apprenez à utiliser efficacement les séparateurs dans les invites pour séparer les différentes sections ou les différents types de données.
• Apprenez à améliorer la structure et la lisibilité des messages-guides à l'aide d'exemples d'utilisation de séparateurs.

Spécification d'un format de sortie structuré

• Comprendre l'importance de spécifier un format de sortie structuré dans l'invite afin de garantir la cohérence et l'organisation des réponses.
• Apprendre des techniques pour définir clairement le format de sortie attendu.

Paramètres de température de fonctionnement

• Apprenez le concept de paramètre de température dans la modélisation linguistique et comment il affecte la créativité et le caractère aléatoire du résultat.
• Apprenez à ajuster les paramètres de température pour trouver un équilibre entre variété et cohérence et contrôler la réponse du modèle.

mettre en pratique

1. Rédiger des instructions claires et précisesLes modèles d'évaluation de la qualité de l'eau : créer des invites avec des instructions claires et spécifiques et observer comment la clarté influe sur le résultat du modèle.
2. Exemples spécifiques d'utilisationLes résultats de l'enquête doivent être présentés sous la forme d'un exemple spécifique afin de comparer la différence de pertinence du résultat avec et sans l'exemple.
3. Transformer l'indice et itérerLes résultats de l'enquête doivent être comparés à ceux de l'enquête précédente : essayez de varier les messages-guides et d'itérer pour voir si de petits changements améliorent les résultats.
4. Utilisation de délimiteursLes questions suivantes ont été posées : Utilisez des délimiteurs pour séparer les différentes sections de l'invite et analysez l'impact de ces délimiteurs sur la structure et la lisibilité de la réponse.

Semaine 4 : Comprendre les modèles d'incitation

Cette semaine, nous apprendrons à connaître les modèles d'indices, une technique de haut niveau qui fournit une approche réutilisable et structurée pour résoudre les problèmes courants dans les résultats des grands modèles de langage (LLM).

Vue d'ensemble du mode Cue

• Comprendre le concept des modèles de repères et leur rôle dans la rédaction de repères efficaces pour les MLD (par exemple).
• Apprenez les similitudes entre les hint patterns et les design patterns dans le génie logiciel, où les hint patterns fournissent des solutions réutilisables à des problèmes spécifiques et récurrents.
• L'objectif de l'exploration du modèle des messages-guides est de faciliter l'ingénierie des messages-guides en fournissant un cadre pour la rédaction de messages-guides qui peuvent être réutilisés et adaptés à différents scénarios.

sémantique d'entrée

• Découvrez les catégories sémantiques d'entrée et la manière dont LLM comprend et traite les données fournies.
• Découvrez le modèle d'invite de création de méta-langage, qui implique la définition d'un langage ou d'une notation personnalisé(e) qui interagit avec le LLM.

Personnalisation de la sortie

• Comprendre la catégorie de personnalisation des résultats, qui se concentre sur l'adaptation des résultats du LLM à des besoins ou des formats spécifiques.
• Explorez le mode d'invite "Modèle" pour vous assurer que la sortie LLM suit le modèle ou le format exact.
• Découvrez le modèle de repère "rôle", dans lequel le LLM adopte un rôle ou un point de vue spécifique lorsqu'il génère des résultats.

erreur d'identification

• Apprentissage des catégories de reconnaissance d'erreurs avec un accent sur la détection et la résolution d'erreurs potentielles dans les résultats de l'apprentissage tout au long de la vie.
• Découvrez le mode d'invite "Liste de contrôle des faits" qui génère une liste de faits dans le résultat pour validation.
• Explorer le modèle d'incitation "réflexif", qui incite le MLD à réfléchir à ses résultats et à identifier les erreurs potentielles ou les domaines à améliorer.

Optimisation des repères

• Découvrez la catégorie Optimisation des messages-guides, qui met l'accent sur l'optimisation des messages-guides envoyés aux MFR afin d'en garantir la qualité.
• Découvrez le modèle d'incitation "Optimisation des questions" qui guide les LLM pour optimiser les questions des utilisateurs afin d'obtenir des réponses plus précises.
• Explorer le modèle d'incitation "Alternative Approach" pour s'assurer que le programme d'éducation et de formation tout au long de la vie propose plusieurs façons d'accomplir une tâche ou de résoudre un problème.

Interaction et contrôle du contexte

• La compréhension des catégories d'interaction améliore la dynamique de l'interaction entre l'utilisateur et le mécanisme d'apprentissage tout au long de la vie, rendant le dialogue plus engageant et plus efficace.
• Apprenez le modèle d'incitation "Interaction inversée", dans lequel le MLD mène le dialogue en posant des questions.
• Découvrez la catégorie Contrôle du contexte en vous concentrant sur le maintien et la gestion des informations contextuelles dans le dialogue.
• Explorer le modèle d'incitation "Context Manager" pour assurer la cohérence et la pertinence du dialogue en cours.

exercice

1. Explorer différents modèles de repèresLes résultats de l'étude sont les suivants : examiner divers modèles de repères afin de comprendre comment ils répondent à des problèmes spécifiques et récurrents dans la production de LLM.
2. Exemple d'analyse de modèles de repèresLes élèves doivent être en mesure de comprendre comment ils peuvent atteindre des objectifs et des résultats spécifiques en examinant des exemples d'utilisation de modèles de repères dans le monde réel.
3. Identifier et classer les modèles de repèresLes élèves doivent s'entraîner à reconnaître les différents types d'indices dans un exemple donné et à les classer dans la catégorie appropriée.
4. Combiner plusieurs modes de repérageLes modes de repérage : explorer la manière dont plusieurs modes de repérage peuvent être combinés pour résoudre des problèmes de repérage plus complexes et améliorer le rendement global.

Semaine 5 : Techniques avancées d'incitation

Cette semaine, nous allons nous pencher sur des techniques d'incitation avancées afin d'améliorer l'efficacité et la sophistication des incitations. Voici quelques exemples.

Conseil N-shot

• Apprenez l'astuce du N-shot, qui consiste à fournir zéro, un ou plusieurs exemples (N-shots) pour guider la réponse du modèle.
• Découvrez comment les astuces N-shot peuvent améliorer la précision et la pertinence des résultats des modèles en fournissant du contexte et des exemples.

chaîne de pensée

• Explorer les techniques de la chaîne de pensée (COT) pour raisonner étape par étape sur un problème à l'aide d'un modèle guidé.
• Découvrez comment cette méthode peut vous aider à obtenir des résultats plus cohérents et plus logiques.

l'autoconsistance

• Pour comprendre les méthodes autoconsistantes, il faut demander au modèle de générer plusieurs solutions, puis sélectionner celle qui est la plus cohérente.
• Découvrez comment cette technique améliore la fiabilité et la précision des réponses générées.

arbre à idées

• L'apprentissage des techniques de l'arbre à idées encourage les modèles à envisager plusieurs voies et résultats potentiels pour un problème donné.
• Apprenez à construire des indices pour faciliter ce processus de pensée ramifié et améliorer les compétences de prise de décision.

carte mentale

• Explorer l'approche de la cartographie de l'esprit dans laquelle les modèles construisent des réseaux d'idées et de concepts interconnectés.
• Apprenez à utiliser cette technologie pour obtenir une réponse plus complète et plus diversifiée.

exercice

1. Mise en œuvre de l'astuce N-shotLe modèle peut être utilisé dans les cas suivants : fournir quelques exemples (N-shots) pour le modèle et observer comment il améliore la pertinence et l'exactitude de la réponse.
2. Essayez la chaîne de penséeLes résultats de l'analyse de la cohérence du modèle : créer des messages-guides qui guident le raisonnement étape par étape du modèle sur le problème et analyser la cohérence du résultat.
3. Application de l'autoconsistanceLe modèle doit générer plusieurs solutions au problème et sélectionner la plus cohérente afin d'améliorer la fiabilité.
4. Utilisation d'un arbre à idéesLes modèles doivent être élaborés de manière à encourager les modèles à envisager des voies et des résultats multiples et à évaluer leurs processus de décision.

Semaine 6 : Stratégies avancées de conception de repères

Cette semaine, nous explorons des stratégies avancées de conception d'indices pour améliorer encore la puissance et la précision de l'interaction avec les modèles de langue.

Réagir

• faire Réagir Les techniques d'apprentissage de nouvelles tâches et de prise de décision ou de raisonnement en permettant au modèle d'"agir" et de "raisonner".
• Apprenez à utiliser cette approche pour obtenir des résultats plus interactifs et plus attrayants.

Reformulation et questions-réponses

• La technique "reformuler et répondre" consiste à demander au modèle de reformuler une information donnée et d'y répondre.
• Découvrez comment cette approche permet d'améliorer la clarté et d'obtenir plusieurs vues d'une même entrée.

Auto-optimisation

• Explorer les méthodes "d'auto-optimisation" qui incitent les modèles à revoir et à améliorer leurs propres réponses afin d'en accroître la précision et la cohérence.
• Examinez comment cette technique peut améliorer la qualité des résultats en encourageant l'auto-évaluation.

Conseils sur l'itération

• Apprenez l'approche du "cueing itératif" pour optimiser continuellement le résultat du modèle grâce au cueing itératif et au retour d'information.
• Découvrez comment cette technique permet d'améliorer la qualité et la pertinence des réponses au fil du temps.

technologie de la chaîne

• chaîne de vérificationL'utilisation de questions de validation et de leurs réponses pour réduire le phénomène des hallucinations.
• chaîne de connaissancesLes réponses aux questions posées par l'utilisateur : Créer des messages-guides qui s'appuient sur des connaissances dynamiques afin de générer des réponses complètes.
• chaîne émotionnelleLes modèles d'évaluation de la performance : ajoutez des stimuli émotionnels à la fin de l'invite pour essayer d'améliorer la performance du modèle.
• chaîne de densitéLes résumés : Générer plusieurs résumés qui sont progressivement plus détaillés, mais qui n'augmentent pas en longueur.
• chaîne symboliqueLes environnements complexes : représenter des environnements complexes en utilisant des représentations spatiales symboliques condensées dans des étapes d'inférence intermédiaires enchaînées.

mettre en pratique

1. Mise en œuvre de la technologie ReactLes résultats de l'analyse de l'interaction entre le modèle et les stimuli sont évalués en fonction de l'interactivité des résultats.
2. Utilisation des reformulations et des éléments de réponseLes résultats de l'analyse de la clarté et de la variété des résultats sont également analysés.
3. Auto-optimisation des applicationsLes modèles doivent être encouragés à revoir et à améliorer leurs réponses afin d'en améliorer l'exactitude et la cohérence.
4. Explorer la technologie de la chaîneLes réponses aux questions de l'évaluation : créer une série de questions en utilisant diverses techniques d'enchaînement (par exemple, chaînes de raisonnement en langage naturel, chaînes de connaissances) et évaluer la cohérence et la profondeur des réponses.

rendre un verdict

En suivant ce parcours d'apprentissage, tout le monde peut devenir un expert en ingénierie des indices. Vous comprendrez ainsi en profondeur comment concevoir des indices efficaces et utiliser des techniques avancées pour optimiser les performances des grands modèles de langage. Ces connaissances vous permettront de vous attaquer à des tâches complexes, d'améliorer les résultats des modèles et de contribuer au domaine en pleine expansion de l'IA et de l'apprentissage automatique. La pratique continue et l'exploration de nouvelles approches vous permettront d'être à la pointe de ce domaine dynamique et passionnant.

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problèmes courants

Q1 : Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ? Pourquoi est-elle importante ?

A. L'ingénierie des indices se réfère à la conception d'entrées pour guider le modèle macrolangue dans la génération de la sortie souhaitée. Cette étape est essentielle pour améliorer la précision et la pertinence des réponses générées par l'IA.

Q2 : Quels sont les outils et les plates-formes courants pour l'utilisation du Big Language Model ?

A. Les outils et plates-formes couramment utilisés comprennent les modèles GPT d'OpenAI, Hugging Face, Ollama et Llama, ainsi que les outils et plates-formes d'OpenAI. Mistral et d'autres modèles open-source de grandes langues.

Q3 : Comment les débutants peuvent-ils s'initier à la technique des baguettes ?

R. Les débutants peuvent commencer par comprendre les bases du traitement du langage naturel (NLP) et de la modélisation du langage, expérimenter avec des invites simples et explorer progressivement les techniques plus avancées mentionnées dans ce parcours d'apprentissage.

Q4 : Quelles sont les principales compétences requises pour travailler dans le domaine de l'ingénierie rapide ?

R. Les compétences clés comprennent la maîtrise du NLP, la compréhension des grands modèles linguistiques, la capacité à concevoir des messages-guides efficaces et la familiarité avec la programmation et l'intégration de l'API.

Q5 : Comment l'ingénierie des signaux affecte-t-elle les applications dans le monde réel ?

R. Une ingénierie des signaux efficace peut améliorer de manière significative les performances des modèles d'IA dans de nombreux secteurs, du service à la clientèle et de la génération de contenu à l'analyse de données et à l'aide à la décision.