Guide complet sur IBM Watsonx.ai : Explorer l'IA générative et l'ingénierie des invites

Tutoriel : Qu'est-ce que l'IA générative et ses applications ?

L'IA générative représente une percée fascinante dans l'apprentissage profond, permettant la génération automatique de textes, images et contenus divers de haute qualité, basés sur les vastes ensembles de données sur lesquels elle a été entraînée. Dans ce domaine, les grands modèles de langage (LLM) se distinguent par leur capacité remarquable à comprendre et à générer un langage à usage général. Dans ce tutoriel, nous plongerons dans le monde de l'ingénierie des prompts en utilisant les LLM pour obtenir des informations de voyage nuancées qui sont spécifiques à divers pays, en nous concentrant particulièrement sur la Thaïlande.

Comprendre l'ingénierie des prompts dans les LLM

Le principal objectif de ce tutoriel est d'illustrer comment l'ingénierie des prompts peut améliorer la précision et la pertinence des réponses des LLM, leur permettant de fournir des détails contextuels sur les voyages. Notre exploration posera également les bases pour la création d'une application de voyage complète dans le laboratoire suivant.

Étape 1 : Prise en main

Lors du lancement du laboratoire de prompts watsonx.ai en mode libre, vous trouverez un éditeur de prompt désigné au centre de l'interface. Les paramètres du modèle qui l'accompagnent à droite vous permettent d'ajuster la façon dont le modèle répond, tandis que la zone en bas à gauche résume le nombre de tokens utilisés dans votre prompt.

Étape 2 : Initiation du premier prompt

Pour notre première tentative, interrogeons le modèle : J'envisage un voyage en Thaïlande. Cependant, cela pourrait donner une réponse trop générale, car des questions trop ouvertes n'approfondissent souvent pas un sujet.

Étape 3 : Affiner votre prompt

Pour obtenir une réponse plus informative, reformulons notre prompt pour qu'il soit plus direct : Je pense voyager en Thaïlande. Parlez-moi de la Thaïlande. Malgré la réception d'une réponse, nous pouvons observer que la sortie est tronquée en raison du paramètre Max tokens atteint.

Étape 4 : Ajustement des paramètres du modèle

En augmentant le Max tokens à 200, nous pouvons encourager le modèle à compléter sa réponse. Après avoir apporté ce changement, nous pouvons également essayer de varier la méthode de décodage de Décodage avide à Échantillonnage pour introduire de la randomité dans les réponses.

Étape 5 : Rechercher de la spécificité

Ensuite, pour améliorer la pertinence de la sortie, nous modifions notre prompt pour qu'il soit plus spécifique concernant nos intérêts : Je pense voyager en Thaïlande. J'aime les sports nautiques et la nourriture. Parlez-moi de la Thaïlande. Malgré cette orientation spécifique, les réponses peuvent encore manquer de profondeur, suggérant la nécessité d'explorer d'autres options de modèle.

Étape 6 : Explorer des modèles alternatifs

Le laboratoire de prompts watsonx.ai propose une variété de modèles. Par exemple, le **modèle llama-2-70b-chat** pourrait être idéal pour des demandes basées sur des conversations. En choisissant ce modèle, nous pouvons évaluer ses performances dans la génération de contenu plus détaillé sur la Thaïlande.

Étape 7 : Utilisation d'un modèle différent

Après avoir sélectionné le nouveau modèle et appliqué les mêmes paramètres, nous pouvons remarquer des améliorations, bien qu'il puisse encore tronquer les réponses. Plutôt que d'augmenter uniquement la taille des tokens, nous pouvons maintenant affiner encore notre prompt.

Étape 8 : Ajouter des limites pour la réponse

Introduisez des limites pour améliorer l'efficacité des réponses. Nous pouvons modifier notre prompt comme suit : Je pense voyager en Thaïlande. J'aime les sports nautiques et la nourriture. Donnez-moi 5 phrases sur la Thaïlande. Cela devrait conduire à une réponse concise et informative, adaptée spécifiquement aux préférences de l'utilisateur.

Conclusion et prochaines étapes

Ce tutoriel démontre comment le réglage des prompts constitue une alternative plus pratique à la création d'un modèle complètement nouveau pour répondre à des besoins spécifiques. Grâce à des tests itératifs et à l'affinement des prompts, les utilisateurs peuvent continuellement optimiser la qualité des réponses dérivées des LLM. Que vous recherchiez des conseils de voyage ou d'autres connaissances spécialisées, comprendre comment interagir avec ces modèles s'avérera inestimable.

Pour une utilisation plus complexe, visitez le laboratoire de prompts watsonx.ai pour une documentation détaillée sur les paramètres et les modèles, et comment vous pouvez les exploiter pour vos applications uniques.