Ingénierie rapide : le guide ultime 2023 [GPT-3 et ChatGPT]

L'ingénierie rapide est de loin l'un des compétences les plus rémunératrices que vous pourrez acquérir en 2023. Ceux qui en sont équipés sont capables de créer des millions de dollars de valeur en quelques phrases soigneusement rédigées.

Dans ce guide d'ingénierie rapide, je vais non seulement déballer cette compétence très lucrative et vous guider étape par étape dans son apprentissage, mais également partager avec vous exactement comment j'ai utilisé cette compétence pour gagner de l'argent et créer des entreprises.

Et non, vous n'avez besoin d'aucune expérience de codage. Ce guide est destiné à tous ceux qui cherchent à ajouter cette compétence fondamentale d'ingénierie rapide à leur boîte à outils afin qu'ils puissent accéder à plus d'opportunités avec une IA.

Ingénierie rapide
Table des matières

Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ?

En clair, l'incitation est le processus consistant à demander à une IA d'effectuer une tâche. Nous disons à l'IA, par exemple, GPT-3, un ensemble d'instructions, et elle exécute la tâche en fonction de ces instructions. Les invites peuvent varier en complexité d'une phrase à une question à plusieurs paragraphes de texte.

Je suis sûr que vous avez tous joué avec Chat GPT. Le texte que vous fournissez dans cette boîte de dialogue est votre invite.

Cependant, la plupart de la valeur créée par l'invite n'est pas réalisée avec Chat GPT. Plus à ce sujet plus tard.

La raison pour laquelle l'ingénierie des invites, ou plus simplement la façon dont vous construisez vos invites, est si importante et si précieuse est due à un concept appelé ordures entrantes, ordures sortantes.

Essentiellement, la qualité de votre entrée détermine la qualité de votre sortie. Lorsque vous avez de grands modèles de langage comme GPT-3 qui sont massifs et ne sont qu'une soupe de données.

Votre capacité à écrire de bonnes invites détermine directement votre capacité à en extraire de la valeur.

Chat GPT contre OpenAI Playground

Pour ce guide d'ingénierie rapide, nous utiliserons le Terrain de jeu ouvert pour l’IA pour notre incitation.

Il est crucial de comprendre que le terrain de jeu n'est pas le même que Chat GPT. Si vous n'êtes pas familier avec le terrain de jeu, il nous fournit une plate-forme flexible où nous pouvons interagir avec l'ensemble de la suite de produits Open AI dans leur état naturel.

produits openai

Et par état naturel, j'entends la forme sous laquelle nous y avons accès via les API Open AI.

Ceci est important à comprendre car tout ce que vous pouvez réaliser dans le terrain de jeu peut ensuite être mis à l'échelle, puis produit et vendu. Plus sur cela plus tard.

Si vous ne le saviez pas, ChatGPT est en fait une application qu'Open AI a construite au-dessus du Modèles GPT auxquels nous allons accéder par la cour de récréation.

La différence est qu'Open AI a considérablement modifié GPT-3 afin de créer ChatGPT grâce à l'apprentissage et au réglage par renforcement et à un tas d'autres choses amusantes.

Pour faire court, ChatCPT peut être amusant et précieux en soi, mais si vous cherchez à créer de la valeur et à construire une entreprise évolutive sur ces modèles, vous devez apprendre à concevoir les modèles de base dans leur état naturel. .

En effet, ces modèles de base sont les seules choses auxquelles nous pouvons actuellement accéder via les API, et par conséquent, les seules choses sur lesquelles nous pouvons construire des entreprises.

Par conséquent, apprendre à concevoir des invites pour les modèles de base via le terrain de jeu sera au centre de ce guide.

Paramètres OpenAI Playground et comment l'utiliser

Maintenant, je vais vous donner un aperçu des paramètres importants du terrain de jeu OpenAI avec lesquels vous pouvez jouer dans la barre latérale.

Modèles GPT

Tout d'abord, et probablement le plus important, vous pouvez modifier le modèle avec lequel vous interagissez.

Open AI a une tonne de modèles différents à des fins différentes.

Tout d'abord, nous avons différentes versions de modèles GPT-3 comme :

  • Da Vinci
  • Ada
  • Curie
  • Babbage

Et tous ces différents remplissent essentiellement des fonctions différentes.

Modèles de terrain de jeu OpenAI GPT-3

Il vous expliquera un peu ce que fait chacune de ces choses et ce en quoi elle est bonne.

Ensuite, nous avons ici des modèles liés au code qui sont plus capables de comprendre le code.

Codes des modèles de terrain de jeu OpenAI

Et ici, j'ai quelques-uns de mes beaux morceaux de mon compte personnel.

Ajustement des modèles de terrain de jeu OpenAI

Vous pensez peut-être, pourquoi n'utiliserais-je pas simplement le meilleur, qui est Davinci 3 à l'heure actuelle ?

En effet, le prix de chacun de ces modèles est en fait différent.

Si vous souhaitez utiliser ces modèles pour une tâche de reconnaissance de formes très basique, vous ne devriez pas payer plus et utiliser le modèle haut de gamme Da Vinci 3. Vous pouvez utiliser Curie ou Ada ou quelque chose de beaucoup plus bas qui fait ce dont vous avez besoin et rien que vous ne le faites pas.

Température

La température est la deuxième et deuxième chose la plus importante avec laquelle vous pouvez jouer.

Température du terrain de jeu OpenAI

Le réglage de la température est crucial car il détermine le caractère aléatoire de votre sortie.

Certaines tâches comme l'écriture créative ou l'idéation fonctionneraient mieux si vous augmentiez le caractère aléatoire. Mais dans de nombreux cas, avoir la température à zéro va être préférable si vous voulez ces sorties déterministes rigides.

Régler la température à zéro peut souvent être un très bon moyen de s'assurer que vous obtenez les mêmes résultats avec essentiellement la même entrée.

Réglage de la longueur maximale

Vient ensuite le paramètre de longueur maximale, qui est une partie extrêmement importante de votre écriture rapide. Ces modèles ont une limite stricte sur la quantité de données que vous pouvez intégrer à la fois à l'invite et à la réponse que vous obtenez du modèle.

Cela signifie que l'invite que vous écrivez et la réponse attendue ne peuvent pas dépasser 4,000 XNUMX jetons.

Réglage de la longueur maximale du terrain de jeu OpenAI

1 jeton équivaut à environ 4 caractères dans un texte anglais normal. Le paramètre de longueur maximale détermine la longueur de la réponse qu'il vous renverra.

Il est important de faire un peu de calcul rapide et de voir en bas de l'écran ici combien de jetons vous avez pris avec votre invite, puis de maximiser votre longueur maximale pour que la réponse ne dépasse pas 4,000 XNUMX jetons au total.

Tokens

Ensuite, nous avons ici quelques paramètres mineurs avec lesquels vous pouvez jouer, tels que la pénalité de fréquence et les pénalités de présence.

Paramètres du terrain de jeu OpenAI

Dans certains cas, ceux-ci sont très utiles car vous remarquerez peut-être qu'il répète la même chose encore et encore et que vous ne le souhaitez pas. Ou vous voulez parler plus souvent de nouveaux sujets, ce qui vous aidera avec la peine actuelle.

Maintenant que c'est réglé, je peux vous enseigner votre première méthode d'ingénierie rapide, qui est l'incitation au rôle.

Invite de rôle

Dans l'invite de rôle, si vous ne pouviez pas le comprendre à partir du nom, vous allez utiliser une invite afin de définir l'IA dans un certain rôle. Par exemple, dans votre invite, vous pouvez inclure, vous êtes médecin ou avocat, puis commencer à lui poser des questions juridiques ou médicales.

Ici, nous avons un problème mathématique pour illustrer cette incitation à un rôle.

Mauvaise réponse au problème mathématique du terrain de jeu OpenAI

Maintenant, si je soumets cette équation, j'obtiens 280 comme résultat, ce qui est incorrect.

Maintenant, si je vais quelques lignes au-dessus et que j'ajoute cette petite section d'invite de rôle, tout à coup la réponse change.

Nous obtenons la réponse de 1,400 XNUMX, qui est en fait la bonne réponse.

Réponse correcte au problème mathématique du terrain de jeu OpenAI

Ce que nous avons fait ici, c'est lui dire que c'est un brillant mathématicien qui peut résoudre n'importe quel problème dans le monde.

Donc, cela le place dans le rôle d'être un mathématicien.

Ou nous pouvons faire ce que des applications comme ChatGPT ont fait et définir le modèle dans un mode bot convivial et utile pour les assistants personnels.

Voici un exemple d'invite qui transforme le modèle en un assistant IA utile.

Invite de l'assistant IA Playground

Il s'agit d'une invite de base qui transforme le modèle en un assistant IA convivial utilisant des adjectifs tels que utile, créatif, intelligent et très convivial pour vraiment définir ce mode comme un assistant utile, convivial et intelligent.

Maintenant qu'il a été réglé sur ce mode, je peux vous poser la question, dois-je faire mes courses en ligne ou aller au supermarché ?

Réponse rapide de l'assistant AI de Playground

Juste comme ça, nous avons une réponse de type GPT, qui est une réponse amicale et utile à notre question.

La configuration des modes comme nous venons de le faire est l'un des outils fondamentaux de votre boîte à outils d'ingénierie rapide.

Lorsque nous attribuons un rôle à une IA, nous l'aidons en lui donnant plus de contexte. Dans ce contexte, l'IA est en mesure de mieux comprendre la question.

Sans surprise, avec une meilleure compréhension de la question, l'IA donnera de meilleures réponses.

Vous avez peut-être remarqué dans cette dernière invite, nous avons en fait montré un exemple d'une interaction entre l'humain et le bot.

Cela nous amène à notre prochaine méthode d'incitation à la prise de vue.

Invite de tir

L'incitation au tir peut être divisée en trois catégories :

  • Zéro tir invitant
  • Un tir
  • Peu d'incitations à la prise de vue

L'utilisation de ces méthodes d'incitation à la prise de vue est le moyen le plus simple que j'ai trouvé pour créer des entreprises avec l'IA en ce moment.

Invite de tir zéro

L'invite de tir zéro utilise essentiellement l'IA comme moteur de saisie semi-automatique. Vous lui donnez simplement une question ou une phrase et lui donnez libre cours pour y répondre sans aucune structure attendue.

L'incitation au tir zéro est ce que nous avons déjà fait pendant la majeure partie de ce cours d'ingénierie rapide.

Des trucs simples comme, quelle est la capitale de la France ? Paris.

L'utilisation de l'invite de tir zéro consiste essentiellement à utiliser ces grands modèles de langage comme un moteur de saisie semi-automatique massif.

Pour en revenir à notre exemple précédent du mathématicien, l'incitation au rôle, c'est aussi un coup zéro. Nous n'avons pas fourni de structure ou d'attentes sur la façon d'y répondre. L'IA va juste regarder ça et dire, c'est comme ça que je vais répondre. Ce n'est pas une structure attendue.

Nous ne lui avons fourni aucune structure sur la manière dont nous voulons que cette réponse soit rendue. Cela nous amène à une incitation à un coup.

Invite unique

Voici un exemple d'incitation à un coup mélangée à un peu d'incitation à un rôle également.

exemple d'invite unique

Nous avons un peu d'informations pour le définir dans un rôle de robot de réponse aux questions très intelligent. En dessous, nous avons un exemple unique d'une interaction entre l'utilisateur et l'IA.

Donc, la question que je vais poser est "combien de fois Michael Phelps a-t-il remporté l'or?"

Maintenant, lorsque j'entre dans ma question, cela ne va pas seulement prendre en compte l'invite de rôle ci-dessus, mais aussi regarder la structure et comment elle a interagi avec l'invite à un coup ci-dessus.

réponse rapide en un coup

Ici, nous avons la réponse, qui est que Michael Phelps a remporté un total de 28 médailles, dont 23 d'or.

Ces deux paires de réponses et de réponses sont très similaires. Il a regardé le motif et regardé la structure de celui ci-dessus, et il y a répondu de la même manière, en faisant correspondre le ton et la longueur de celui-ci.

Peu d'incitations à la prise de vue

Peu d'invites de prise de vue se font en donnant plus d'un exemple de la façon dont vous voulez que l'IA réponde.

Ici, j'ai une petite invite composée d'un générateur d'idées de vidéos YouTube.

quelques questions rapides

Ce que j'ai fait, c'est mettre en place une paire de questions et réponses.

La question - "Idées de vidéos YouTube pour vendre des produits sur TikTok".

Ensuite, j'ai donné 5 exemples que je viens de prendre de Chat GPT et de les y mettre.

???? Astuce Pro: Ces données ici sont vraiment importantes. Si vous essayez d'utiliser Few Shot pour obtenir un résultat particulier, les choses que vous mettez en exemple comptent beaucoup.

Maintenant, si j'ajoute le reste de l'invite, j'ai cette partie suivante, qui est le deuxième plan de l'invite de quelques plans, "Idées de vidéos YouTube pour lesquelles vous devriez essayer les banques numériques"

J'ai donné 5 autres exemples et tout ce que j'ai à faire maintenant est de coller une autre question - "Idées de vidéos YouTube pour gagner de l'argent avec Chat GPT".

Et l'IA va examiner mes invites de prise de vue précédentes, puis me donner une réponse basée sur la structure et le contenu de ces invites précédentes.

quelques coups de feu réponse rapide

Et juste comme ça, nous avons pris GPT-3 et l'avons transformé en un générateur d'idées vidéo YouTube, qui est basé sur les styles que j'aime et les titres qui sont fournis ici en utilisant la méthode de quelques plans.

En ajoutant de plus en plus d'exemples, vous pouvez définir plus précisément la sortie que vous souhaitez.

Les aspects cruciaux de votre réponse, comme le ton, la longueur et la structure, peuvent tous être déterminés par les exemples que vous fournissez.

Un autre exemple serait un bot de questions-réponses.

Invite de questions et réponses du bot

Lorsqu'elle est invitée à poser une question à la fin, l'IA va jeter un coup d'œil à l'invite de rôle en haut, se mettre au rôle, puis parcourir tous ces exemples fournis et dire "d'accord, ce sont les types de réponses que je suis censé donner.

Ce sont combien de temps ils sont. C'est le ton de la voix. C'est la structure. C'est ainsi que vous l'enseignez pour vous donner les résultats que vous souhaitez.

Si, par exemple, vous deviez prendre ces réponses et les développer et en faire un paragraphe entier et le faire pour chaque question, alors lorsque vous lui posez une question, cela vous rendra également un paragraphe complet.

Il est important de comprendre pourquoi les invites de magasin fonctionnent si bien. En effet, les grands modèles de langage ne sont essentiellement que des machines de reconnaissance et de génération de formes.

Chaîne d'incitation à la pensée

Un autre outil pratique à avoir dans votre boîte à outils d'ingénierie rapide afin d'extraire le maximum de valeur de ces modèles est appelé chaîne d'incitation à la pensée.

L'incitation à la chaîne de pensée encourage le grand modèle de langage à expliquer son raisonnement au fur et à mesure des étapes, ce qui se traduit généralement par des résultats meilleurs et plus précis.

L'augmentation de la précision est particulièrement notée dans:

  • Tâches arithmétiques
  • Tâches de bon sens, et
  • Tâches de raisonnement symbolique

Ici, nous avons une équation de mots qui demande quel est le moyen le plus rapide de se rendre au travail.

chaîne d'invite de pensée exemple 1

La réponse que j'obtiens est que l'option 1 est le moyen le plus rapide de travailler.

Ce que nous découvrons lorsque nous modifions l'invite, c'est qu'il s'agissait en fait de la mauvaise réponse.

Si nous modifions l'invite et lui faisons expliquer la pensée, cela donne en fait une réponse différente, qui est l'option 2.

Une chaîne de pensées comme celle-ci est vraiment pratique pour ces types de tâches spécifiques. C'est une bonne chose à avoir dans votre boîte à outils en tant qu'ingénieur rapide.

Une autre méthode de création d'une chaîne d'incitation à la pensée est en fait appelée chaîne d'incitation à la pensée sans coup sûr.

Si on ajoute cette petite phrase magique «réfléchissons étape par étape” à notre invite de tir zéro, nous obtenons une réponse un peu différente de ce que nous avions auparavant.

chaîne de pensée zéro tir

Juste comme ça, nous avons la bonne réponse, qui est l'option 2 en lui demandant de réfléchir étape par étape pour nous.

Vous pensez peut-être quelle est la différence entre un seul coup et une réponse Zero Shot Chain of Thought comme celle-ci?

Eh bien, il est très facile dans cette situation de créer une seule ou plusieurs invites en imaginant quelques exemples et en modifiant un peu cette question.

Lorsque la tâche est beaucoup plus complexe, il n'est parfois pas possible d'obtenir plusieurs exemples ou même un seul exemple à utiliser dans une invite de prise de vue.

Par conséquent, cette petite phrase magique de réfléchissons étape par étape peut être la différence entre l'extraction des réponses correctes et incorrectes avec vos invites.

Maintenant que vous comprenez les bases, nous pouvons expliquer pourquoi vous êtes vraiment ici, quelles sont les plus grandes opportunités pour les ingénieurs rapides en 2023 et au-delà ?

Quelles sont les plus grandes opportunités pour les ingénieurs prompts en 2023 ?

Des experts comme Dr Alan D. Thompson ont dit que nous avons un à deux ans où l'ingénierie rapide sera extrêmement précieuse mais sera bientôt remplacée par une intelligence artificielle capable d'écrire ses propres invites.

Alors, au cours de cette période de deux ans, comment pouvons-nous tirer le meilleur parti de cette compétence très lucrative ?

Vendez vos services en tant qu'ingénieur rapide

La première et la plus évidente consiste à vendre vos services en tant qu'ingénieur rapide. La demande pour cette compétence explose en ce moment. Donnez-vous un mois ou deux pour l'apprendre et devenir un expert, puis commencez à sortir et à essayer de trouver vos propres concerts.

Des entreprises du monde entier embauchent pour cela en ce moment, donc tout ce que vous avez à faire est d'apprendre la compétence et de sortir et de commencer à frapper aux portes.

Créer une entreprise d'enseignement à partir de Prompt Engineering

La deuxième opportunité que je vois est de créer une entreprise d'enseignement à partir d'ingénierie rapide. Nous allons voir des entreprises du monde entier devoir s'orienter vers la compréhension et l'utilisation de ces modèles.

L'un des moyens les plus simples pour ces entreprises de tirer parti de cette révolution de l'IA en cours et de commencer à utiliser ces outils pour augmenter la productivité de leur entreprise et de leurs employés est de leur apprendre à utiliser ces outils.

Si vous pouvez entrer dans ces entreprises et leur enseigner des compétences telles que l'ingénierie rapide et leur donner une suite d'outils qu'ils peuvent utiliser pour améliorer leur productivité, vous aurez alors de très bonnes opportunités de commencer à gagner de l'argent en vendant à ces gros entreprises.

Démarrer une entreprise d'IA

Enfin, ma façon préférée de gagner de l'argent avec l'ingénierie rapide est de créer des entreprises autour d'une invite bien écrite.

Nous constatons que des quantités extrêmes de valeur sont débloquées avec une seule invite bien écrite.

Un exemple impressionnant de cela est Lita AI du Dr Allen D. Thompson. Si vous ne l'avez pas déjà regardé, je vous suggère de le vérifier.

https://www.youtube.com/watch?v=9HEtmF4s3Ek

Mais ce qu'il a fait, c'est essentiellement prendre un modèle GPT-3, rédiger une invite très spécifique, et avec cette invite, il a essentiellement créé cet assistant IA appelé Leta.

En écrivant une telle invite de qualité, il est capable de créer une IA qui a exactement le bon caractère qu'il veut.

Ce qu'il a fait, c'est installer une webcam et il a interagi face à face en parlant à cette IA et en la partageant avec le monde.

Bien qu'il l'ait encore monétisé et qu'il s'agisse davantage d'un projet de recherche, il est insensé de voir ce que quelques phrases de texte bien écrit peuvent faire pour transformer ces modèles de langage si puissants en ces choses entièrement nouvelles et puissantes à part entière.

Ceci est un exemple de la façon dont vous pouvez utiliser des invites et extraire différents bits de données et extraire des entrées utilisateur afin de créer un petit outil. Si vous preniez ceci et que vous le mettiez sur un site Web et que vous fassiez un peu de marketing, je suis sûr que vous seriez en mesure d'obtenir de l'argent grâce à l'un de ces outils très basiques.

Je pense sérieusement que faire une ingénierie rapide comme celle-ci pour modifier ces modèles est une barrière à l'entrée encore plus faible pour les personnes qui cherchent à créer des entreprises avec l'IA. Tout ce qu'il faut, c'est une invite soigneusement écrite et peut-être un peu d'entrées d'utilisateurs associées et vous pouvez créer une entreprise précieuse en une demi-heure environ.

Mots de la fin de l'ingénierie rapide

Vous connaissez maintenant les bases de l'ingénierie rapide.

Vous pouvez aller là-bas et commencer à le pratiquer davantage, commencer à vendre vos services, commencer à enseigner aux gens ou commencer à créer des entreprises basées sur des invites d'écriture.

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