IBM Watsonx.ai Guide : Explorer l'IA Générative et l'Ingénierie des Prompts

Tutoriel : Comprendre l'IA générative et ses applications

L'IA générative fait référence à des modèles avancés d'apprentissage profond capables de créer du texte, des images et divers contenus de haute qualité à partir de données d'entraînement. Parmi ceux-ci, les grands modèles de langage (LLM) se distinguent par leur compétence dans la compréhension et la génération de langage à usage général.

Utiliser l'ingénierie de l'invite pour améliorer les réponses des LLM

L'objectif de ce tutoriel est de démontrer comment l'ingénierie de l'invite peut être utilisée avec les LLM pour extraire des réponses précises, pertinentes et conscientes du contexte. Cela vise particulièrement à générer des informations de voyage complètes liées à différents pays.

Commencer avec le laboratoire d'invite watsonx.ai

Lors du lancement du laboratoire d'invite watsonx.ai et de la sélection du mode libre, vous serez accueilli par l'éditeur d'invite au centre. Sur le côté droit, les paramètres du modèle sont affichés à des fins d'optimisation. De plus, un résumé du nombre de jetons utilisés lors de l'exécution de l'invite est disponible en bas à gauche.

Remarque : Les modèles accessibles via ce laboratoire sont hébergés sur IBM Cloud, soulignant leur utilisabilité dans les applications LLM.

Étape 1 : Initier votre première invite

Pour commencer, entrez une invite simple telle que :

Modèle : flan-t5-xxl-11b
Texte de l'invite : Je pense à voyager en Thaïlande.

Bien que cela puisse donner une sortie générique, cela pose les bases pour des invites plus raffinées.

Étape 2 : Améliorer la spécificité de l'invite

Pour obtenir des réponses plus éclairantes, il est essentiel d'être plus direct avec vos questions. Révisez l'invite pour :

Texte de l'invite : Je pense à voyager en Thaïlande. Parlez-moi de la Thaïlande.

Attendez-vous à une réponse légèrement plus informative, mais soyez prêt à des réponses incomplètes en raison des limites de jetons.

Étape 3 : Ajuster les limites de jetons

Augmenter le nombre maximal de jetons à 200 permet des phrases complètes dans la sortie :

Nombre maximal de jetons augmenté à 200

Cependant, les réponses pourraient encore rester statiques en raison de l'utilisation du décodage avide. Passer au décodage par échantillonnage pourrait donner des sorties variables.

Étape 4 : Adapter les réponses

Pour fournir des informations contextuellement pertinentes, personnalisez davantage votre invite :

Texte de l'invite : Je pense à voyager en Thaïlande. J'aime les sports nautiques et la nourriture. Parlez-moi de la Thaïlande.

Bien que cela offre plus de détails, le manque de spécificité pourrait toujours nuire à la qualité de la sortie.

Étape 5 : Explorer différents modèles

Le laboratoire d'invite watsonx.ai offre l'accès à divers modèles optimisés pour des tâches distinctes. En sélectionnant des options telles que llama-2-70b-chat, vous pouvez évaluer sa pertinence pour des objectifs de dialogue :

Sélectionner le modèle : llama-2-70b-chat

Utiliser ce modèle pourrait améliorer la profondeur et la clarté des réponses.

Étape 6 : Définir des limites de réponse

Affiner l'invite en imposant une limite peut empêcher le débordement de jetons tout en garantissant une sortie précieuse :

Nouvelle invite : Je pense à voyager en Thaïlande. J'aime les sports nautiques et la nourriture. Donnez-moi 5 phrases sur la Thaïlande.

Cette approche promet des informations ciblées et concises.

Conclusion : Apprentissage et application continus

Générer des sorties de qualité avec les LLM nécessite souvent un raffinement itératif tant dans le choix du modèle que dans la structure des invites. L'expérimentation avec le contexte, les exemples et les limitations est essentielle pour atteindre les résultats souhaités.

Pour les développeurs, des informations détaillées sur l'utilisation du modèle et les interactions API sont accessibles via la fonction Voir le code dans le laboratoire d'invite, offrant transparence et contrôle sur le processus d'application.

En appliquant ces pratiques, les utilisateurs peuvent pleinement exploiter le potentiel de l'IA générative pour offrir des applications éclairantes.