À l'ère du développement fulgurant de l'IA, nous interagissons quotidiennement avec divers systèmes intelligents. Cependant, vous êtes-vous déjà demandé comment ces IA comprennent et répondent avec précision à nos besoins ? La réponse réside dans une technologie clé appelée « ingénierie des invites » (Prompt Engineering).
L'ingénierie des invites est considérée comme « l'art linguistique » du monde de l'IA. Grâce à des invites astucieusement conçues, elle guide l'IA pour qu'elle comprenne plus précisément les intentions humaines et fournisse ainsi des réponses appropriées. Mais cet « art » n'est pas chose facile. Il exige non seulement une compréhension approfondie des mécanismes de fonctionnement de l'IA, mais aussi des essais et des optimisations répétés pour différentes tâches, ce qui représente un obstacle insurmontable pour l'utilisateur moyen.
Pour surmonter cet obstacle, un groupe de scientifiques de l'Université de Pékin et de Baichuan Technology ont uni leurs forces pour développer une solution révolutionnaire : PAS (Prompt Augmentation System). Ce système intelligent d'amélioration des invites, basé sur un grand modèle linguistique (LLM), est capable de générer automatiquement des invites de haute qualité, améliorant ainsi considérablement la capacité de l'IA à comprendre et à répondre aux besoins humains.
Les principaux avantages de PAS sont les suivants :
1. Il est extrêmement efficace en termes d'utilisation des données. Seuls 9 000 points de données sont nécessaires pour atteindre des performances optimales, ce qui représente une économie considérable de ressources par rapport aux méthodes traditionnelles.
2. PAS possède une compatibilité et une flexibilité exceptionnelles. Il peut s'interfacer de manière transparente avec divers grands modèles linguistiques existants et s'applique à de nombreux contextes, allant des conversations quotidiennes aux consultations professionnelles.
3. PAS a obtenu les meilleurs résultats dans plusieurs tests de référence, avec une amélioration moyenne de 6,09 points de pourcentage, surpassant toutes les méthodes existantes.
Le principe de fonctionnement de PAS peut être résumé en deux phases : le filtrage des invites de haute qualité et la génération automatique d'invites complémentaires. Le système sélectionne d'abord des invites de qualité supérieure dans une masse de données, puis utilise des techniques d'apprentissage faible pour créer de nouvelles invites. Ces nouvelles invites sont ensuite soumises à un processus de filtrage et de régénération rigoureux pour garantir leur qualité.
Pour vérifier l'efficacité réelle de PAS, l'équipe de recherche a mené une série d'expériences rigoureuses. Ils ont appliqué PAS à plusieurs grands modèles linguistiques, notamment GPT-4 et GPT-3.5, et ont procédé à une évaluation complète dans plusieurs tests de référence. Les résultats des expériences sont encourageants : que ce soit en matière de raisonnement logique, de traduction linguistique ou de capacité de réponse aux questions, PAS a considérablement amélioré les performances de l'IA, obtenant les meilleurs résultats dans tous les tests.
L'apparition de PAS a indéniablement insufflé une nouvelle dynamique au développement de l'IA. Il a non seulement considérablement abaissé le seuil de l'ingénierie des invites, permettant à davantage d'utilisateurs ordinaires de maîtriser facilement les technologies de l'IA, mais il a également ouvert la voie à une plus grande diffusion et à un approfondissement des applications de l'IA. Avec l'émergence constante de technologies innovantes telles que PAS, nous avons toutes les raisons de croire que l'IA future sera plus intelligente, plus intuitive et apportera davantage de commodité et de surprises à notre vie professionnelle et personnelle.
Adresse de l'article : https://arxiv.org/pdf/2407.06027
Adresse du projet : https://github.com/PKU-Baichuan-MLSystemLab
