Comprender y usar la IA: clase magistral de ChatGPT. Prepárate para el futuro con técnicas para prompts

1. Introduction - À quoi s'attendre: Il y a cette règle simple que nous devons respecter lorsqu'il s'agit de cartographier avec CA GPT Plus les entrées sont bonnes, meilleure est la façon dont elles sont présentées. Si vous ne voulez pas rester à la traîne, vous devez être capable d'être visionnaire Je vous encourage à considérer l' ingénierie rapide comme une compétence du futur. Nous devons développer la capacité de composer des bals appropriés pour obtenir ce que nous voulons vraiment du C Je travaille dans le domaine du marketing depuis plus de dix ans, dans un domaine où nous avons intégré l' IA dans nos processus quotidiens. Il y a longtemps, j'ai vu tellement de messages p et tant de plaintes selon lesquelles le GPT est stupide, ou que les résultats ne sont pas intéressants, qu'ils ne sont pas assez bons Et tout cela est dû à la façon dont nous demandons. J'ai décidé de créer ce cours pour vous aider à obtenir de meilleurs résultats en discutant avec outils électriques E I et à les faire devenir vos amis, pas vos ennemis. Ce cours s'adresse à tous, tous les créneaux, à toutes les entreprises, à tous les niveaux. Bien sûr, si vous êtes déjà Chachi Pro, vous savez peut-être déjà beaucoup de choses, mais j'espère que je parviendrai quand même à vous surprendre, car j'ai ajouté de nombreuses informations sur des sources secrètes pour améliorer le processus Tout cela va être extrêmement pratique, c'est une promesse. Qu'est-ce que tu vas retirer de ce cours ? La liste est également longue. Faites une pause pour découvrir les techniques permettant de créer du contenu original de haute qualité. Vous apprendrez à définir le style de l'IA en fonction de votre propre style d'écriture, la voix de votre marque et de tous les autres besoins personnels. Avec les bonnes instructions, vous optimiserez votre travail et vos processus quotidiens grâce à l'IA Je vais partager exactement mes accessoires éprouvés, et je partagerai également la feuille de fiche avec les bals que j'ai créés, spécialement pour Vous éviterez de nombreuses erreurs et pièges liés à l'II. À la fin de ce cours, vous saurez comment obtenir des résultats de qualité supérieure à partir du GPT ou de tout autre modèle d'IA alimenté par le GPT, et vous découvrirez comment formater et structurer vos bals pour différents types Vous apprendrez un artisanat rapide avancé et utiliserez des techniques avancées pour obtenir les meilleurs résultats. Oui, les grandes choses sont courantes. Tu es partante ? En plus d' explications intuitives, je partagerai des exemples pratiques et je partagerai des exemples pratiques et des ressources pour vous faciliter la vie . Allons-y. 2. Projet du cours: Projet de classe. Tu sais déjà ce qu'ils disent. Apprendre à travailler avec l' IA et à la guider avec les instructions les plus efficaces est probablement la compétence la plus efficace que vous puissiez développer cette année, voire cette décennie C'est pour cela que nous sommes ici aujourd'hui. De nombreux experts affirment que dans un avenir proche, l' IA occupera une telle place dans notre vie quotidienne que l'ingénierie rapide sera l'une des compétences les plus recherchées sur le marché du travail. Et honnêtement, je pense que pour de nombreuses personnes et pour de nombreuses industries, il semble que ce futur proche, c'est maintenant, et pour d'autres, par exemple, pour tous les employés de bureau, peut-être dans cinq ou sept ans ou probablement même plus tôt. Mais tout d'abord. Pourquoi notre projet de classe, nos devoirs, les devoirs que vous devez faire sont si importants aujourd'hui. Devenir irremplaçable dans cette nouvelle économie. Nous devons d'abord comprendre comment je fonctionne. Quels outils devons-nous utiliser pour obtenir de bons résultats, et c'est le plus important, les bonnes techniques d'incitation nouvelles connaissances et compétences se répandent rapidement, mais il existe également de nombreuses techniques géniales et méthodes incitatives dont presque personne ne parle, du moins pas fort Et nous allons les mettre en pratique aujourd'hui. Nous allons déballer un sac rempli d'astuces. Mais le fait est qu'il vaut mieux apprendre en faisant simplement des travaux pratiques, des expériences pratiques plutôt que simplement me regarder parler et simplement regarder le cours. C'est pourquoi je veux que vous interrompiez le cours chaque fois que vous en avez besoin et que vous vous entraîniez à mes côtés pour essayer immédiatement toutes les nouvelles méthodes et minimiser le risque que vous les oubliiez. ingénierie rapide et efficace nécessite à la fois des connaissances, ainsi que la connaissance de tous les modèles sous-jacents utilisés, et cela fait également partie du cours, mais je ne saurais trop insister sur ce point. La pratique est la chose la plus importante. Votre parcours sera bien plus efficace si vous considérez l'ingénierie spécialisée comme une compétence très utile Un ensemble de compétences à utiliser en complément toutes les autres compétences que vous apportez à la table, et que vous pratiquez comme toutes les autres compétences que vous souhaitez faire passer à un niveau supérieur. C'est pourquoi mon meilleur conseil pour le moment est de pratiquer à mes côtés. Prenez des notes, si vous le souhaitez, et bien sûr, notez ce qui fonctionne pour vous. Quelles sont les meilleures idées pour votre secteur d'activité, pour vos besoins, pour votre entreprise, pour votre projet. Prêtez attention à ce qui fonctionne pour moi, ce qui fonctionne pour les gens que je connais, aux personnes dont je vais parler. Et prenez les meilleures idées pour vous. La compétence consiste à être capable de comprendre systématiquement le langage des différentes IA et de savoir comment les instruire C'est la raison d'être de l' ingénierie rapide. Nous sommes vos devoirs, que nous appelons également un projet de classe, sont les suivants. Testez vous-même différentes techniques d'incitation. Mettez tout cela en pratique et, à la fin de ce cours, faites-moi part de vos résultats préférés, votre conversation préférée avec Chaz PT, vos instructions préférées et des résultats de son utilisation Comment le partager ? Il suffit de faire une capture d'écran de cette conversation préférée, de la partie préférée de la conversation et de la poser ici. Si vous avez des questions ou si vous souhaitez avoir mon avis, oubliez pas que j' adore poser des questions et que j'adorerais discuter avec vous, alors n'hésitez pas à rendre également dans la section de discussion. Eh bien, j'espère vraiment te voir. 3. Que signifie GPT et comment fonctionne ChatGPT: Que signifie GPT et comment fonctionne le GPT au Tchad. Avant d'entrer dans les détails de prompt Engineering, parlons du GPT, le principal modèle d'IA que nous utiliserons dans ce cours En novembre 2022, C GPT, l'interface Chad Bolt alimentée par GPT, a introduit de grands modèles linguistiques, les LLM, dans les Depuis lors, de nombreuses applications et outils sont apparus, et vous avez probablement entendu parler de certaines d'entre elles même si vous ne vous rendez pas compte qu'elles sont alimentées par GPT Alors, qu'est-ce que le GPT ? Le GPT est un système d' IA si puissant créé par IA ouverte pour comprendre et générer du texte semblable à celui d'un humain Bien entendu, chaque version est de plus en plus avancée. Lorsque vous regardez ce cours, il y a de fortes chances que la prochaine génération de GPT soit déjà présente Chacun est plus avancé, comme je vous l'ai déjà dit, mais le système et son fonctionnement restent les mêmes. Ainsi, les informations contenues dans notre cours ne seront pas périmées. Et bien sûr, de toute façon, je le mettrai à jour si nécessaire, pour que vous n'ayez pas à vous inquiéter. Chad GPT est l'abréviation de Chat Based Generative Pretrained Transformer Transformer Et je sais que ça ne vous dit rien. Voici donc un aide-mémoire simple pour comprendre ce que signifie réellement le GPT Génératif signifie qu'il peut créer de nouvelles choses. Il peut générer des réponses à nos questions, et il faut le demander. Pre-train nous indique que le modèle a déjà beaucoup appris en se basant sur différentes données. Il a été entraîné. Il a avancé sur une grande partie du matériel écrit disponible sur le Web ainsi que sur du contenu académique. transfert est la méthode spéciale qu'il utilise pour comprendre le langage. Il traite les phrases différemment des autres modèles existants. Bonne nouvelle, cela signifie également qu'il n'y a jamais deux réponses identiques. Comme il utilise les algorithmes pour générer le mot suivant, il donne un mot différent afin que les résultats soient uniques. Et voici l'observation inférée. C'est pourquoi, lorsque mes collègues et moi utilisons T PIB pour générer des publicités Facebook pour nos nouvelles applications Bien que nos accessoires soient très similaires, les huit réponses étaient toutes différentes Et bien sûr, certains d'entre eux étaient bien meilleurs que d'autres. Et bien sûr, le chiffre à côté GPT indique qu'il s' agit, par exemple, la troisième version, chacune devenant meilleure et plus intelligente, comme vous le savez déjà Alors, comment fonctionne exactement le GPT ? Je sais que pour beaucoup d'entre vous, C a GPT est en fait la première fois que l'intelligence artificielle sous cette forme apparaît sur votre radar Mais le GPT est-il quelque chose de vraiment grand et unique en son genre ? Vous ne vous en rendez peut-être pas compte, mais l'IA existe depuis un certain temps et est également présente dans notre vie quotidienne, et le C GPT n'était pas le premier Parce que regardez, quel est le rôle de l'intelligence artificielle ? L'intelligence artificielle est conçue pour tirer parti des ordinateurs afin d'imiter le talent et les capacités décisionnels de notre esprit humain en matière de résolution de problèmes talent et les capacités décisionnels de notre esprit humain en matière de Le meilleur exemple en serait la reconnaissance faciale, le fonctionnement des vidéos recommandées sur YouTube ou TikTok Différents outils, chatbots ou cours de conduite autonome. Et nous les connaissons tous, non ? Ils sont avec nous depuis des années. Alors pourquoi le GPT est-il si extraordinaire ? Commençons par un twist. La réponse suivante est entièrement écrite par C GPT sans mes modifications sans aucune modification, alors écoutez TGPT est la dernière avancée en matière technologie de traitement du langage naturel développée par Open et AI Il s'agit d'une boîte de discussion qui génère des réponses semblables à celles de l'homme à la saisie de texte en temps réel. L'un des aspects les plus impressionnants du TGPT est sa capacité à comprendre le contexte et à y répondre Il a la capacité de se souvenir des conversations précédentes et d'utiliser ces informations pour générer une réponse plus pertinente. Cela ressemble davantage à une conversation avec une personne réelle qu'à une interaction robotique. une des caractéristiques du TGPT n'est pas sa capacité à comprendre et à répondre à différents accents et dialectes Il s'agit d'un avantage majeur pour les entreprises qui cherchent à se développer sur de nouveaux marchés car cela leur permet de communiquer efficacement avec leurs clients, quels que soient leur lieu de résidence ou leur langue d'origine sans aucune barrière. D'accord, les GPT ne sont pas très modestes, mais tu as raison. Sachez également que pour certaines personnes, pour de nombreuses personnes, il est difficile d'imaginer et de comprendre le fonctionnement du GPT J'aime donc l'illustrer et le décrire de cette façon. Il est donc plus facile de comprendre son fonctionnement, même si vous ne connaissez pas tous ces termes avancés relatifs à l'assurance-emploi. Alors écoutez, vous pouvez imaginer Cog PT comme un étudiant extrêmement ambitieux Qui passe ses journées entières enfermé dans la bibliothèque à lire et à apprendre grâce à tant de livres différents disponibles sur le marché. Mais le mieux, c'est qu' il est le meilleur ami que vous puissiez imaginer. Il ne garde pas le portail. Il veut t'aider chaque fois que tu le peux. Ainsi, lorsque vous lui posez une question ou que vous lui donnez une question, il utilise ce qu'il a appris pour vous donner une réponse. Et je pense vraiment que lorsqu'on imagine Chachi PT comme ça, il est beaucoup plus facile de le traiter comme un ami, non comme un ennemi venu voler son travail Et c'est une autre raison pour laquelle j'aime tant cette façon de décrire aG PT. CG PT et tous ses concurrents proches tels que Varden ou Bin concrétisent un concept qui n'était autrefois qu'un rêve fou depuis des décennies et qui n'existait que dans le domaine de la science-fiction, une véritable conversation engagée avec un ordinateur Pouvez-vous générer des textes pour nous, écrire du code. Expliquez les concepts scientifiques et mathématiques. Expliquez les motifs difficiles des romans, donnez-nous des leçons de langue, écrivez des articles ou même des poèmes d'amour , recommandez-nous des films, et la liste est longue. version la plus avancée peut même servir d'examens juridiques ou de générer des recettes à partir d'une simple photo du contenu de votre réfrigérateur. C'est impressionnant. Tout ce que nous avons à faire est de lui demander et de lui dire ce qu' il peut faire pour nous et ce que nous attendons de lui. La clé de ce processus réside dans l'architecture de Chagpt, un réseau de couches interconnectées qui travaillent ensemble pour analyser et interpréter ce que nous voulons Chaque couche de ce réseau contribue à comprendre le contexte, la sémantique et les nuances de notre message Après tout, nous, les humains, sommes des êtres dynamiques complexes qui ne communiquent pas toujours directement d'une manière facile à comprendre. Chachi PT, en revanche, est une machine très sophistiquée, mais établir un pont entre cerveau humain complexe et algorithmes de l' ag PT était un défi Voici comment l'IA ouverte elle-même illustre une souche d'aG PT Et je devais vous montrer ceci car nous avons ici de nombreuses informations intéressantes pour comprendre notre outil. O CGPT est beaucoup mieux, il vaut donc la peine de faire une pause et de lire pour avoir une idée de ce à quoi ressemble le processus Aujourd'hui, nous n'allons pas approfondir technologie qui sous-tend le GPT, car je ne veux pas ennuyer ceux d'entre vous qui ne s'intéressent pas autant à la technologie mathématique et qui ont simplement choisi ce cours pour savoir comment utiliser le GPT dans la vraie vie, afin de vous faciliter la vie sans toutes ces théories et toutes ces connaissances Et ce n'est pas grave non plus, et je comprends parfaitement cette approche. Je préconise d'utiliser AI Ta GPT comme partenaire d'écriture et assistant personnel, et je l'utilise également de cette façon C'est aussi l'une des raisons pour lesquelles je suis moi-même si passionné par l'IA. Mais il ne faut pas oublier qu'à côté de toutes les superpuissances, il y a toutes les ficelles Chad PT présente également certaines limites et faiblesses. Comme on dit, il y a aussi les deux faces d'une même médaille. 4. Limitations de ChatGPT et ce que ChatGPT n'est PAS ?: Les limites du GPT et ce que le GPT n'est pas. Comme vous le savez déjà, mon équipe et moi expérimentons l'IA générative depuis si longtemps Nous avons intégré l'IA dans nos processus quotidiens. Nous avons ajouté des fonctionnalités basées sur l'IA et basées sur l'API Open AI aux outils que nous créons, et nous sommes enthousiasmés par l'impact ces modèles peuvent avoir sur nos vies au cours des prochains mois. Mais je veux que tu te rendes compte que ce n'est pas si simple et parfait que ça. La CGPT, comme toute autre chose, a aussi ses limites et ses inconvénients, et même si nous aimons le modèle, nous devons en parler. Et bien entendu, nous devons toujours garder à l'esprit qu'il s' agit d'une technologie encore en développement et que ces faiblesses et ces limites finiront peut-être par être corrigées ou éliminées Le GPT peut fournir de mauvaises réponses. Oui, parfois ça hallucine. Connaissez déjà l' avantage du GPT. GPT se distingue des outils d'intelligence artificielle d' honneur et de l'assistance par l' IA en raison ses méthodes uniques pour créer des réponses à nos questions et à nos instructions Il accumule une réponse en rassemblant des jetons probables déterminés par les données de la chaîne GPT plutôt que de rechercher des réponses complètes à partir des sources Nous parlerons des jetons dans l'un des prochains chapitres, alors ne vous inquiétez pas. Nous y reviendrons certainement afin que vous puissiez bien le comprendre. Mais le revers de la médaille. Mais l'inconvénient est que le GPT ne peut pas vraiment distinguer ce qui est vrai de ce qui est faux, et ce qui est vraiment loin de la réalité, rend souvent dominateur. Et certaines réponses ne sont peut-être pas un peu décalées. Ils peuvent être inexacts sur le plan factuel et, malheureusement, dans certains cas, complètement inventés et ne peuvent être plus éloignés de la réalité des faits Il s'agit d'un problème intéressant et d'un dilemme permanent, non seulement pour CA GPT, mais pour tous les grands modèles linguistiques en C'est le plus gros problème. Et vous pouvez rire quand je dis que le GPT hallucine, mais en fait, c'est un terme officiel pour cela Lorsque le C GPT et d'autres grands modèles linguistiques, LOM, génèrent des informations factuellement inexactes et nous donnent de fausses déclarations, nous appelons cela une hallucination C'est également l'un des plus grands dangers potentiels des réponses générées par l' IA et de la révolution de l'IE. La CGPT a une façon confuse de mélanger les faits réels à la fiction, ce qui rend encore plus difficile de distinguer les parties des réponses vraies de celles qui sont inventées Certaines inexactitudes peuvent apparaître complètement accentuées. Mais elles ont des implications beaucoup plus larges lorsqu'il s'agit de sujets plus sérieux ou plus sensibles. Pour le moi non entraîné, les déclarations incorrectes sembleront tout à fait vraies Inutile de dire que cela peut avoir conséquences terribles lorsqu'il est utilisé pour des tâches telles que donner des conseils médicaux ou décrire des événements historiques, par exemple Les résultats pourraient être catastrophiques. C'est pourquoi il est si important de vérifier tous les résultats et de garder à l'esprit qu'on ne peut pas faire entièrement confiance à l'IA. Le gros drapeau rouge est que lorsque Cha GPT répond à votre sujet ou à votre question par une déclaration incorrecte, quelque chose de totalement faux Il répond avec une telle autorité. Cette confiance est vraiment époustouflante. Regardez ce que représente la confiance que représente ChAGPP lorsque vous partagez des déclarations complètement inventées Vous pouvez donner à GPT 100 % du contexte nécessaire pour vous donner la bonne réponse et il fera toujours apparaître la mauvaise réponse Comme certains Altman CO d'OPN AI Set. La CGPT est incroyablement limitée, mais suffisante. Je fais certaines choses pour créer une fausse impression de grandeur. C'est une erreur de compter dessus pour quoi que ce soit d'important en ce moment. C'est un aperçu de la progression. Nous avons encore beaucoup de travail à faire en matière de robustesse et de fiabilité Manque d'empathie et d'intelligence émotionnelle. En traite les signaux électroniques mais ne ressent aucune sensation, aucun sentiment de menace ou de sécurité. Bien entendu, il ne s'agit pas non plus d' un traumatisme infantile puisque Taylor Berger a évoqué son péché au début de la culpabilité de l' écrivain à l'égard de l'Amérique début de la culpabilité de l' écrivain à l'égard de J'ai lu cet entretien très intéressant avec Peter Garson, responsable de l'innovation chez V CCP, animé par Rosie Copland sur l'IA et Et c'est ainsi qu'il a expliqué le problème. La phase intelligence artificielle est trompeuse. Il n'y a aucune intelligence. Ce sont des statistiques et des probabilités. Les chatbots ne sont pas intelligents dans le sens où ils sont des machines pensantes. Leurs machines de prédiction. C'est pourquoi de nombreuses personnes sur le terrain appellent cela l' apprentissage automatique, l'inférence statistique ou l' apprentissage par modèles, et l' intelligence artificielle crée des attentes injustes L'IA n'a pas d'émotions et n'a aucun moyen de les acquérir par elle-même. Il ne peut apprendre que des humains et des sources auxquelles il a accès et finit par copier tous les comportements et croyances justes et injustes, ce qui est également très dangereux car il peut distinguer les bons exemples des mauvais exemples. Je suis témoin d'un débat houleux autour du dilemme, savoir si l'IA doit être traitée comme des humains Cela peut vous surprendre, mais certaines personnes pensent que l'IA peut faire bien plus que simplement copier le comportement humain. Ils pensent vraiment que l'IA peut prendre conscience d' elle-même et devenir surhumaine et même éprouver de véritables sentiments profonds Bien entendu, l'IA devient de plus en plus intelligente et peut faire des choses que seuls les humains pouvaient faire auparavant, mais restons-en aux faits. L'UE n'est pas saine d'esprit. Il a simplement beaucoup d'opinions empruntées aux sources sur lesquelles il a été formé. Ca GPT est biaisé. Oui, comme pour la plupart des plateformes EI et des produits basés sur l'IA, un GPT est biaisé Comme vous le savez déjà, il a été créé à partir d' écrits collectifs et de nombreuses sources universitaires sur Internet. Comme nous pouvions facilement le prévoir, cela a entraîné l'un des plus gros problèmes de Tag PT. Il a hérité de certains des mêmes préjugés terribles qui existent dans notre monde quotidien. Les données utilisées pour entraîner le GiPT sont biaisées, et bien sûr, elles le sont Le modèle lui-même est alors également biaisé, ce qui peut entraîner des résultats discriminatoires. Et malheureusement, ce n'est pas seulement un risque potentiel. De nombreux utilisateurs disent avoir constaté qu' AGiPT est vraiment biaisé, en particulier sur des sujets sensibles Il existe cette règle principale en ce qui concerne les outils de l'IE. Plus les données sont bien formées, plus elles sont intelligentes, et les données ne sont pas toujours parfaites. Le docteur Joy l' a expliqué de cette façon. Les données sont ce que nous utilisons pour apprendre aux machines à apprendre différents types de modèles. L'IE est basée sur des données. Les données sont le reflet de notre histoire. Le passé réside donc dans nos algorithmes. CGPT a été formé sur des données utilisant des téraoctets de texte provenant d'humains, et il ne faut pas oublier que le GPT a été formé dans toute la société Taji PT n'est pas un moteur de recherche. Certains pensent que c'est le prochain Google, mais ce n'est certainement pas le cas. Comme vous le savez déjà, Chachi PT peut vous donner de fausses informations ou des hallucinations, comme on l'appelle officiellement Pourquoi n'est-ce pas un moteur de recherche ? C'est vraiment simple. Regarde. Tout d'abord, comprenez comment GPT rassemble ses connaissances et quelles en sont les sources Il doit être entraîné sur un ensemble de données. Pour accumuler de nouvelles données et de nouvelles informations, le moteur sous-jacent doit être entraîné dessus, ce qui prend beaucoup de temps, vraiment de temps. Il possède un énorme potentiel pour améliorer les fonctionnalités des moteurs de recherche, mais il est peu probable qu'il remplacera complètement les moteurs de recherche que nous connaissons. Et nous devons toujours, toujours vérifier ce que T GPT nous dit De plus, il ne vous fournit pas toujours avec précision ses sources, même lorsque vous le demandez et le demandez également. Et s'il étudie une source contenant des informations fausses et trompeuses, il peut être sûr à 100 % que c'est vrai et partager ensuite ces informations avec tous les utilisateurs de CA GPT Cependant, la bonne nouvelle est que lorsque des informations inexactes ou des déclarations sérieusement trompeuses sont détectées dans le processus de feedback, les informations fournies par CA GPT deviennent plus précises apprend donc grâce à nos commentaires 5. Les points forts de ChatGPT: OK. Il est maintenant temps de découvrir les principaux points forts du GPT Le chapitre précédent peut sembler très sérieux, et je ne veux pas que vous perdiez votre enthousiasme. Dans ce chapitre, nous allons donc nous concentrer sur les points forts de l'informatique pour raviver notre enthousiasme et notre curiosité. Je pense que vous réalisez quel point le CG PT et les autres outils informatiques sont puissants. C'est pourquoi vous êtes ici pour suivre le cours. Mais j'aimerais vraiment résumer le côté positif, afin que nous puissions renouveler notre enthousiasme cp, notre enthousiasme cp, puis passer directement à l'ingénierie rapide et aux l'ingénierie rapide et techniques exactes pour obtenir les meilleurs résultats avec le CGPT Parce que le fait est que j'ai vraiment hâte de vous présenter cette partie. Mais avant cela, discutons brièvement des avantages de l' utilisation de notre CG PT en quelques mots. Faites-moi savoir dans les commentaires ou dans la section d'évaluation s'il y a des avantages que vous aimeriez voir figurer après la liste, ou peut-être des avantages que vous aimeriez mettre en tête. Parce qu'à votre avis, ce sont les plus importants. Je suis vraiment curieux. Alors, s'il te plaît, fais-moi savoir. Quel est l' avantage numéro un pour vous et le principal avantage de l' utilisation des outils électriques EI pour vous ? Peut vraiment accélérer de nombreux processus et le travail banal. Parfois, effectuer des tâches simples peut prendre des heures, surtout si vous manquez d'inspiration ou si vous écrivez sur un sujet qui ne vous plaît pas vraiment. Avec les instructions et les paramètres appropriés, GPT peut vous aider dans presque toutes les tâches, et les résultats peuvent dépasser vos attentes Réalisez des économies et gagnez du temps. Lorsque nous disons que le temps c'est de l'argent, nous voulons dire que gagner du temps équivaut vraiment à économiser de l'argent, car le temps est de loin notre ressource la plus précieuse. Nous devons donc toujours le traiter avec respect et le conserver chaque fois que nous le pouvons. CaCPT n'est pas bon pour vérifier les faits, mais il est idéal pour de nombreuses tâches différentes Et aujourd'hui, je vais vous montrer comment en tirer le meilleur parti. Avec une ingénierie rapide et mes techniques d'incitation préférées est donc là que les choses deviennent vraiment, vraiment excitantes. Allons-y. 6. Qu'est-ce que l'ingénierie rapide ?: C'est une ingénierie rapide. Prompt Engineering consiste essentiellement à apprendre à parler avec l'IA pour faire passer cette communication au niveau supérieur, rendre plus claire et plus agréable pour les deux parties afin que nous obtenions les meilleurs résultats et nous voulons, exactement ce que nous voulons. Aucun compromis, et pour que l' IA comprenne ce que nous attendons d'elle et ce que nous voulons exactement obtenir. Pourquoi c'est important ? Pour obtenir les meilleurs résultats et les meilleures réponses, nous pouvons simplement taper ce que nous voulons et discuter avec TG PT comme si c'était 100 % humain. Oui, bien sûr, nous savons déjà que c'est vraiment intelligent. Et la nouvelle variante de Toch PT nous donne également ces suggestions que nous pouvons souhaiter Mais il existe de nombreux conseils professionnels que vous pouvez mettre en œuvre dans vos processus quotidiens pour obtenir résultats encore meilleurs et des réponses de meilleure qualité. Et laissez-moi vous dire que cela change la donne. Prompt Engineering consiste à élaborer ces instructions, afin que le modèle d'IA puisse générer réponses les plus utiles et les plus précises et fournir exactement ce que vous souhaitez Le GPT n'est pas un lecteur mental, nous devons donc le guider Vous pouvez aussi penser à un mannequin comme à un assistant super efficace ou stagiaire ambitieux qui prend vos paroles très au pied de la lettre Regardez, plus vos questions, vos instructions, vos instructions sont claires et précises . Plus votre assistant, votre stagiaire sera performant et pourra vous aider C'est essentiellement l'essence de l'ingénierie rapide. Vous devez lui donner les meilleures instructions possibles afin de recevoir les meilleures réponses possibles et une aide de haute qualité. Pourquoi une ingénierie rapide est importante. Tu sais déjà pourquoi on devrait s'en soucier. Pensez à être dans un nouveau pays dans une ville totalement nouvelle avec une bonne feuille de route claire. C'est exactement ce qu'est l'ingénierie rapide pour l'IA. De bonnes instructions aident l'IA à aller plus loin et à se rendre là où elle doit aller L'ingénierie rapide est comme un guide pour l'IA, qui l'oriente dans la bonne direction. Et sans instructions claires et instructions faciles à interpréter, même les modèles d'IA les plus avancés et les plus sophistiqués risquent de ne pas vous donner les résultats dont vous avez besoin Il se perdra et interprétera vos instructions autrement parce qu'il ne pourra pas lire dans vos pensées. Mais avec les bonnes instructions, vous pouvez orienter l'IA avec précision vers vos besoins et vos objectifs, en économisant ainsi beaucoup de temps, d'énergie, de nerfs et d'efforts Prompt Engineering nous permet d'obtenir les réponses spécifiques que nous voulons et dont nous avons besoin. Cela améliore notre interaction avec l'IA, rendant plus efficace et innovante, car nous pouvons recevoir une réponse de la plus haute qualité possible. Bien entendu, les modèles d'IA deviendront de plus en plus avancés. Bien sûr. Mais peu importe le niveau de pointe de l'IA, vous devez toujours communiquer ce que vous voulez réaliser d'une manière ou d'une autre. Et nous pouvons supposer que l'IA répondra parfaitement à nos besoins et qu'elle prédira ce que nous voulons. Nous devons vraiment développer l'habileté de composer les bals de fin d'année appropriés pour obtenir ce qu'elle veut vraiment Selon les statistiques de l' IA générative, d'ici 2025, 10 % des données générées dans le monde seront créées par l'intelligence artificielle. Ça fait beaucoup. Bien qu'il soit facile de penser que tout le monde peut demander à l'IA de créer des articles, des images, des graphiques, des traductions, des résumés ou même du code python de haute qualité des images, des graphiques, des traductions, des résumés , de nombreux experts en font leur travail C'est intéressant. Un site Web populaire indique en effet près de 300 emplois aux États-Unis pour ce que l' on appelle Prompt Engineering et AI Whisperers C'est du moins le cas pour aujourd'hui. Au moment où j' enregistre ce cours. Et si certains résultats fournis par l'IA générative peuvent sembler incroyables, vous pouvez les voir sur le web ou sur Instagram dit, Twitter, quel que soit l'endroit où vous vous connectez pour découvrir de nouvelles choses et trouver de nouvelles sources d'inspiration, ces résultats peuvent sembler incroyables mais gardez à l'esprit qu' ils sont si bons, si avancés, si détaillés, si impressionnants. À cause des bonnes instructions, quelqu'un a saisi du texte dans le système Afin que l'IA fasse de grandes choses pour vous. Ce que vous voulez qu'il fasse, vous devez comprendre exactement ce que vous voulez et comment le décrire, comment communiquer en langage naturel, afin que la machine, l'IA, le comprenne également. C'est exactement pourquoi une ingénierie rapide devient si cruciale. Un professionnel de prompt Engineering peut déterminer quelles données, quel format est nécessaire pour entraîner le modèle et quelles questions poser au modèle pour obtenir des résultats de haute qualité. Aujourd'hui, notre objectif en matière d'ingénierie rapide est de créer des données rapides la fois très précises et complètes pour l'IE. 7. Comprendre les invites comme des jetons: Des instructions permanentes sous forme de jetons. Si vous débutez dans le domaine de l'IA, le terme jeton peut prêter à confusion. Je sais Mais croyez-moi, cela ne fait que paraître compliqué. C'est une idée clé, je dois donc vous l'expliquer. Mais croyez-moi, c'est très facile à comprendre. Un jeton est une représentation d'un mot. Une partie des mots ou un symbole. Les jetons sont utilisés par les outils d' intelligence artificielle pour économiser de la mémoire et de la puissance de calcul. Pourquoi vous voudrez peut-être demander. L'IA n'en conserve qu'une quantité limitée dans sa mémoire proms de tokenisation permettent donc l'IA de prendre en compte plus de contenu à C'est un peu comme la façon dont nous le raccourcissons tous pour respecter limite de caractères de Twitter lors de la création d'un nouveau twit Les jetons sont les éléments de base du langage de l' IA, comme le GPT 4 Ce sont les unités de textes que l'IA lit et comprend. Oh, je sais quel exemple concret peut être utile, alors vous pouvez l'imaginer plus facilement. Pensez aux jetons comme différents ingrédients d'une recette de gâteau. Portez-le, ce ne sont que des pièces uniques. Il est difficile de prévoir ce qui en sera fait. Mélangez-les de la bonne façon et ils forment un gâteau parfait. Tout comme les jetons, les formes, phrases complètes, l'IA peut comprendre. Quel est exactement le lien entre cela et l'ingénierie rapide ? Eh bien, lorsque nous envoyons une invite au GPT, il ne voit pas de phrase ou de paragraphe Il voit une séquence de jetons. Il analyse ensuite ces jetons pour comprendre votre question et générer la réponse dont vous avez besoin. C'est un processus très rapide. Vous ne pouvez pas le voir, mais cela se produit. Tout comme nous, les humains, donnons un sens chaque phrase en lisant des mots individuels, l'IA décompose nos accessoires en jetons pour comprendre ce que nous demandons Voyons comment l'outil Open AI tokenizer fournit une illustration simple de ce processus Avant que l'API ne traite nos demandes, l'entrée est décomposée en jetons comme suit Comme vous pouvez le constater, en anglais, les jetons peuvent être aussi courts qu' un seul caractère, par exemple un point, ou aussi longs qu'un mot, selon le contexte. Les modèles d'IA tels que GPT Four ont une limite maximale de jetons qu'ils peuvent traiter en une seule fois, généralement en milliers, mais cette limite augmente avec le temps Cette limite inclut les jetons contenus dans les accessoires que nous saisissons et la réponse générée par GPT Comme je l'ai déjà dit, c'est aussi un peu comme la limite de caractères sur Twitter. Comprendre les accessoires comme des jetons nous aide à comprendre comment les modèles d' IA lisent et traitent nos questions, ainsi la tâche que nous voulons que l' IA fasse pour nous Voici donc les principaux points à retenir. Les jetons AI n'ont rien à voir avec le mot cryptographique. Ce n'est pas un terme cryptographique. Les jetons sont les éléments de base ou le langage de l' IA, comme le GPT 4 Dans le domaine du chatbot basé sur l'IA, un jeton peut être aussi court qu' un caractère ou aussi long qu'un mot. Les jetons représentent du texte brut. Par exemple, le mot fantastique serait divisé entre les jetons fa, Ts et ti. La tokenisation est un type de codage de texte. Par exemple, la phrase « Bonjour ». Comment allez-vous ? Il a 16 jetons. Avant que l'API GPT ne traite l'invite, nos entrées sont toujours décomposées en jetons Les modèles de langage génératifs n'écrivent pas non plus nos réponses mot par mot ou lettre par lettre, comme le font les humains, mais plutôt jeton par jeton. Des modèles tels que notre CGPT génèrent chaque jeton de réponse texte jeton par jeton à Open AI a publié un outil très cool qui vous permet jouer avec l'organisation du texte qu'ils utilisent pour le GPT Jetez-y un coup d'œil quand vous aurez une minute. Vous pouvez le trouver ici. Jetons. Il s'agit d'un concept fondamental de l'ingénierie rapide, et garder ces connaissances à l' esprit vous aidera à créer des instructions qui vous permettront d'obtenir les meilleurs résultats à partir de modèles d'IA tels GBT 4 dans toutes les prochaines versions 8. Notre interaction avec l'IA - Entrées et sorties: Interaction avec l'IA, entrées et sorties. Une fois que vous aurez compris le concept des jetons, moins je l'espère vraiment. Allons un peu plus loin pour découvrir comment nous pouvons interagir avec le GPT et d'autres modèles d'IA Nous utilisons ces termes assez souvent, mais savez-vous exactement ce que sont les entrées et les sorties ? Tout comme une conversation entre deux amis ou deux collègues, la conversation entre nous et GPT ou tout autre modèle d'IA implique deux éléments Entrée et sortie. Les deux parties doivent communiquer. La saisie est notre tâche rapide. Il s'agit généralement d'une question ou d'une tâche pour l'IA. Et le résultat est la réponse que nous recevons de l'IA. Une bonne analogie avec un vrai mot est encore une fois, par exemple, cuisiner ensemble. Ou mieux vaut faire un gâteau ensemble. Imaginez que vous préparez un gâteau selon une recette. Dans ce scénario, l'IA est comme un assistant de cuisson super intelligent. Entrée. Considérez les entrées comme la liste des ingrédients et les instructions que vous fournissez à votre assistant de pâtisserie. Vous dites à l'assistant quels sont les ingrédients que vous avez. La farine, les œufs, le sucre, vous savez, toute la liste et la façon dont vous voulez qu'ils soient mélangés et cuits au four. De même, lorsque vous interagissez avec NAI, vous avez fourni des informations, des questions ou des commentaires C'est l'entrée que l'IA utilise pour comprendre ce que nous voulons. Sortie. Imaginez maintenant que votre assistant de découpe prend les ingrédients et les instructions que vous avez donnés et les suit pour créer un gâteau. Le gâteau fini est le résultat de votre travail d'assistance. De même, le résultat de N AI est la réponse ou l'action qu'il génère en fonction de l' entrée que vous avez fournie. Si vous posez une question, la réponse de Tag PT est la sortie. Si vous demandez à CAGPT de traduire une phrase, la phrase traduite est la sortie Tout comme votre assistant pâtissier a besoin d'instructions claires pour créer le gâteau dont vous rêvez. L'IA a besoin d'une entrée précise et bien formée pour générer le résultat souhaité. Et tout comme le succès de votre assistant dépend la qualité des ingrédients et des instructions que vous donnez, la précision et l'utilité des résultats de l'IA dépendent de la qualité de la saisie du message que vous fournissez. Oh, j'adore les analogies entre les mots réels. Ils me donnent faim et donnent envie de faire un cheesecake Ouais. Revenez à nos entrées et sorties. entrées dans les modèles d'IA tels que GPT Four sont des invites, qui sont des séquences de jetons, comme nous l'avons appris précédemment Nous pouvons saisir des questions simples, une phrase à compléter ou même un long paragraphe à analyser par l'IA. Par exemple, j'adore coller tout le paragraphe du bloc d'article pour que l'IA puisse l'améliorer et l'analyser, mais nous parlerons de ces méthodes un peu plus tard Ensuite, l'IA interprète les jetons pour comprendre exactement ce que nous voulons Et toute la magie réside dans la façon dont l'IA génère des réponses pour nous. Je trouve que c'est très similaire à la façon dont un humain réagirait. Bien entendu, comme vous le savez déjà, le processus est différent. Et l'IA génère une réponse jeton par jeton, pas quoi par quoi, mais c'est quand même un peu similaire. À retenir : l' interaction entre l' entrée et la sortie est la partie la plus importante d'une ingénierie rapide. En approfondissant notre connaissance de cette dynamique, nous pouvons créer des instructions plus habilement et prévoir les réactions de l'IA, ce qui nous permet d'avoir une communication plus fluide avec l'IA et de la comprendre 9. Mécanismes de réponse à l'IA et comment l'IA parle: Les mécanismes de réponse de l'IA et la façon dont l'IA répond. Dévoilons la magie des réponses de l'IA. Maintenant que nous savons pourquoi nous avons besoin d'une entrée et d'une sortie, et ce qu'elles sont réellement, explorons comment une IA super intelligente, un peu comme le cerveau d'un robot, nous apporte des réponses. C'est ce que nous appelons le mécanisme de réponse de l'IA. C'est comme la façon dont l'IA pense et nous répond. Plongeons-nous dans le vif du sujet. Imaginez que vous jouez à un jeu d'association de mots avec un ami qui comprend très bien les modèles. Vous dites un mot et votre ami répond par un autre mot apparenté. Pour ce faire, ils réfléchissent à la signification des mots et à leurs liens. Maintenant, imaginez le mécanisme de réponse de l'IA comme l' architecture du transformateur utilisée dans les modèles d'IA. C'est un peu comme votre ami intelligent, mais il est surchargé de technologie. Entrée. Vous donnez une phrase ou une question à l' IA, comme si vous donniez un mot à votre ami. Attention et compréhension. L'IA utilise son cerveau transformateur pour porter une attention particulière aux mots saisis. Il comprend comment ils interagissent les uns avec les autres, même manière que votre ami comprend les connexions entre les mots. Traitement. L'IA réfléchit profondément à l'entrée. Comment analyse-t-il les modèles et les significations, peu comme le fait votre français pour trouver un mot apparenté ? Sortie. Tout comme votre ami répond par un mot apparenté, l'IA génère une réponse. Cette réponse est basée sur les modèles qu'il a découverts et sur les informations qu'il a obtenues grâce à son entraînement. Le mécanisme de réponse de l'IA, avec son architecture de transformateur, ressemble donc avec son architecture de transformateur, ressemble un ami super intelligent capable de comprendre et de traiter informations pour vous donner des réponses réfléchies en fonction des informations que vous leur fournissez. Imaginons maintenant le mécanisme de réponse de l'IA comme un jeu de langage joué par une équipe de joueurs, chacun ayant un rôle spécifique. Ce jeu ressemble également un peu l'architecture de transformation utilisée dans les modèles d'IA, et c'est pourquoi je vais l'utiliser afin que vous puissiez imaginer plus facilement le fonctionnement du processus. Imaginez donc que vous êtes un maître des questions et que vos amis sont les transformateurs. Et écoutez. Chaque transformateur possède un transformateur encodeur à compétences uniques. Cet ami écoute attentivement votre question et la décompose en parties plus petites, comme comprendre les mots et leur signification Attention, transformateur. Cet ami accorde une attention particulière aux mots et aux chiffres importants et à la façon dont ils sont liés. C'est comme si vous vous concentriez sur les éléments clés de votre question. Transformateur de mémoire. Cet ami se souvient de tous les détails importants des questions et réponses précédentes. C'est comme tenir un carnet avec les conversations passées. Transformateur décodeur. Enfin, cet ami assemble toutes les pièces. Il faut l'un des encodeurs, transformateurs d' attention et de mémoire disons les transformateurs d' attention et de mémoire, pour apporter une réponse complète à votre Le jeu se déroule comme ça. La première étape. Maître des questions, posez votre question au transformateur de l' encodeur Deuxième étape, le transformateur encodeur comprend les mots et leur signification Première étape. Le transformateur d'attention met en évidence les mots importants sur lesquels tout le monde doit se concentrer. La quatrième étape. Le transformateur de mémoire vérifie son ordinateur portable s' il n'y a rien d' utile dans le passé. Le transformateur du codeur prend tout ce qui se trouve dans les autres transformateurs et crée une réponse bien formée Comme vous pouvez le constater, l'ensemble du processus est comme un effort. Tout comme dans les modèles d'IA dotés d'une architecture de transformateur. Chaque partie fait son travail pour comprendre, mémoriser et générer des réponses en fonction des informations qu'elle reçoit. Oui, AA est si intelligent grâce à ce processus appelé architecture du transformateur. Sans trop entrer dans le style technique, car j'imagine que vous ne voulez pas passer trois ans à écouter cette théorie. Ce processus et cette architecture aident un GPT ou une autre IA à modéliser, lire et à interpréter du texte. D'une certaine manière, c'est un peu similaire à celui des humains OK. La prochaine chose importante que vous devez comprendre. Améliorons notre analogie avec les jeux de langage réel avec le concept de probabilité et le score de probabilité, qui sont également très importants pour comprendre modèles d' IA et comprendre le concept complet de l'ingénierie rapide. Parce que je veux juste que vous quittiez ce cours pour terminer ce cours avec le sentiment que vous comprenez maintenant vraiment comment nous pouvons communiquer avec les modèles d'IA et comment ils répondent. Vous pouvez toujours sauter cette partie théorique, mais j'espère sincèrement que vous trouverez également très intéressante, parce que oui. Et si vous ne l'ignorez pas et que vous comprenez ce processus, vous serez beaucoup plus confiant lorsque vous parlerez à votre ami, CPT ou simplement à tout autre modèle d'IA, tout autre outil d'IA Revenons donc à mon analogie et améliorons cette analogie avec les jeux de langage avec le concept de probabilité dans un score de probabilité. Imaginez que vous et vos amis jouez à un jeu de langue à l'aide d'un plateau magique. Ce jeu ressemblera un peu l'architecture de transformation utilisée dans les modèles d'IA. Nous ajoutons maintenant l'idée de probabilité et de score de probabilité afin que vous puissiez mieux l'imaginer et la comprendre. Vous posez la question au maître des questions, commencez par écrire votre question sur le tableau magique. Chacun de vos amis, les amis que vous connaissez déjà, le transformateur encodeur, le transformateur d' attention, le transformateur de mémoire et le transformateur décodeur ont un stylo de couleur différente Encodeur et transformateur. Lorsque vous rédigez la question, le transformateur de l'encodeur la lit attentivement et utilise son stylo pour souligner les mots importants Il attribue un appel de probabilités à chaque mot indiquant dans quelle mesure ils sont susceptibles d'être les éléments clés de la question Cet ami écoute simplement votre question et la décompose soigneusement en parties plus petites Par exemple, si vous demandez quel temps fait-il ? Ils peuvent attribuer les probabilités les plus élevées à une signification liée à la météo et les probabilités plus faibles à d'autres Transformateur d' attention, transformateur d'attention. Cet organisme prête attention aux mots importants et définit les relations. Il attribue un cours de probabilités à la façon dont les différents mots sont connectés Si votre question contient des mots tels que « aujourd'hui » et « pluie », le transformateur d'attention peut donner une probabilité élevée à l'idée que vous posez sur les précipitations d'aujourd'hui transformateur de mémoire, le transformateur de mémoire, consulte son carnet de nœuds magique, qui contient les conversations passées. Il recherche des questions et des réponses similaires pour découvrir ce qui fonctionnait bien auparavant. Il attribue un score de probabilité aux différentes options de réponse en fonction de leur succès dans le passé Si une question similaire a déjà été posée et obtient une bonne réponse, le transformateur de mémoire peut attribuer probabilités plus élevées à ces réponses similaires, le transformateur de codage C'est là que les scores de probabilités entrent vraiment en jeu Le transformateur du décodeur prend toutes les informations des autres transformateurs, y compris les scores de probabilité, et élabore une réponse Il choisit les mots et les idées qui ont le plus de chances d' être une réponse correcte et significative. Le transformateur Coder prend toutes les informations surlignées et mémorisées. Il utilise son stylo pour dessiner une réponse au tableau. L'intensité de la couleur représente le score de probabilité. Plus la couleur est foncée, plus la réponse a de chances d'être précise et utile. Pendant que vous jouez tous à ce jeu de langage magique, les couleurs et l' intensité des marques au tableau vous aident à comprendre quelles parties de la question sont les plus importantes et quelles réponses sont les plus susceptibles d'être correctes. Tout comme dans les modèles d'IA, probabilités et les probabilités orientent le jeu en rendant les réponses plus fiables et plus significatives Imaginez donc que la réponse de chaque transformateur soit accompagnée d'un petit drapeau indiquant à quel point il est confiant dans sa réponse La réponse du décodeur Transformers est celle avec le drapeau le plus élevé, celle qui a les probabilités les plus élevées Ce jeu télévisé sur l'IA implique donc que vos amis transformateurs travaillent ensemble, prennent compte les probabilités et choisissent la réponse la plus probable et la plus significative à votre question Tout comme dans les modèles AII réels, utilisant l' architecture du transformateur, car dans l'architecture du transformateur, la réponse finale est basée sur une combinaison de compréhension, relation entre nous, de mémoire des conversations passées et de probabilité que les différentes réponses soient correctes Alors, comment GPT choisit-il la meilleure réponse parmi tant de possibilités innombrables ? Tu peux déjà le constater. chaque jeton suivant potentiel, à la partie suivante de la réponse Un score de probabilités est attribué Celui qui obtient le score le plus élevé devient le jeton suivant de la séquence. Donc, les principaux points à retenir. Les modèles d'IA prédisent les réponses en fonction des modèles obtenus lors de l'entraînement aux données. Les modèles d'IA tels que le CGPT comprennent le contexte dans lequel nous posons nos questions à l' aide de l'architecture du transformateur Les modèles d'IA génèrent des réponses en prédisant le jeton suivant en fonction du score de probabilité le plus élevé Et croyez-moi, c'est un élément très important pour comprendre le mécanisme qui sous-tend les modèles d'IA. Cela nous aidera à interagir plus efficacement avec l'IA. En comprenant le fonctionnement de l'IA, nous pouvons améliorer notre capacité à créer des instructions qui mènent aux réponses spécifiques que nous recherchons Et dans le prochain chapitre, nous sommes sur le point de dévoiler la recette top secrète pour préparer des bals de fin d'année sérieux à l'ASM . Alors allons-y. 10. L'anatomie d'une invite efficace: Maîtriser l'art d'une bonne saisie, l'anatomie d'un front efficace Travailler avec une IA telle que notre ASN GPT, c'est comme avoir une conversation Les questions que vous posez peuvent en fait modifier de manière significative les réponses que vous obtenez. Voyons donc en quoi consiste une question vraiment intéressante. Nous examinons trois points principaux. Étant très clair, nous l' appellerons spécificité et clarté. Savoir ce qui se passe autour des informations contextuelles et définir le ton, le style, la spécificité et la clarté appropriés Fournir des instructions claires et précises au GPT revient à l'IA un chemin bien balisé Je ne saurais trop insister sur ce point. de créer vos La clé pour recevoir des réponses approfondies et de haute qualité de la part de l'IA est bals de fin d'année Pensez-y de cette façon. Imaginez que vous guidez un ami à la recherche d'un trésor caché dans une grande forêt. Si vous leur dites « allez chercher quelque chose de cool dans la forêt », ils risquent de se perdre et ne pas savoir ce qu'ils cherchent. Ils risquent de rater le trésor et de rentrer chez eux sans rien. Mais si vous dites, suivez la rivière jusqu'au grand chêne, puis faites dix pas vers la gauche et regardez sous le gros rocher. Ils auront de bien meilleures chances de trouver le trésor. Des instructions spécifiques, des instructions spécifiques fonctionnent de la même manière avec l'IA Au lieu de poser des questions très générales, peu claires et difficiles à interpréter, comme parlez-moi des chiens et donnez-moi des conseils », quel chien pourrait être le meilleur pour moi sans révéler à l' IA le moindre détail sur vous. Tu pourrais demander. Pouvez-vous expliquer la différence entre un retriever de laboratoire et un berger allemand , puis lui demander de fournir des informations sur le type de soins dont ces chiens ont besoin ? Et quels sont leurs besoins particuliers, et quel est le meilleur choix pour une petite maison ? Vous devez préciser vos besoins. De cette façon, vous donnez à GPT un chemin clair à suivre, comme si vous fournissiez à votre ami une carte détaillée du trésor ? Cela permet à l'IA de comprendre exactement ce que vous recherchez , ce qui se traduit par des réponses plus précises et détaillées. Un autre exemple simple de carte de guerre. Au lieu de bals de fin d'année, par exemple, pouvez-vous me donner quelques informations sur Barcelone et des questions plus spécifiques, telles que vous pouvez fournir des détails sur l'histoire des maisons gratuites de Gaudi à Barcelone, susciteraient une bien C'est comme donner à l'IA une meilleure feuille de route pour y répondre. À emporter. Au lieu d'utiliser des promotions ouvertes, nous devons les rendre spécifiques et claires Regardez, quelle est la différence ? Voici les exemples. Une question ouverte. Raconte-moi une histoire amusante pourrait plaire à mon public. Spécifique et clair. Pouvez-vous écrire une courte histoire amusante d'une vingtaine de phrases sur la façon dont un homme a essayé de faire tomber son ami amoureux de lui. Ouvert. Quel temps fait-il ? Spécifique et clair. Pouvez-vous fournir les conditions météorologiques actuelles à Paris en France ? Alors pourquoi les questions ouvertes ne sont pas le meilleur choix. Il est toujours préférable de comprendre les choses par des exemples, non ? Imaginez que vous demandez à un outil d'intelligence artificielle de choisir un film pour votre soirée cinéma. Si vous dites, choisissez un film pour moi, l'IA pourrait suggérer quelque chose, qu'il s'agisse d'une comédie ou d'un thriller. C'est comme une roulette qui tourne. Vous ne savez pas où il vous prêtera et si le résultat vous plaira. Maintenant, pensez-y plus précisément et dites : veuillez recommander un film d' animation réconfortant, adapté aux réunions de famille et aux soirées cinéma en famille Cette fois, l'IA sait que vous recherchez quelque chose qui donne le sourire à votre thèse, et elle envisagera des films comme Finding Nemo ou Toy Story, afin que votre famille puisse passer une excellente soirée cinéma Votre demande spécifique permet à l'IA de mieux comprendre vos préférences, comme si vous disiez à un ami que vous avez envie d'une pizza avec du fromage et du pepperoni supplémentaires Ainsi, lorsque vous interagissez avec l'IA, c'est très similaire. Si vous demandez, parlez-moi des animaux, vous pourriez obtenir un large éventail d'informations. Cependant, si vous demandez, expliquez les techniques de chasse uniques du chatak et expliquez en quoi la parole les aide à les attraper en liberté, vous orientez l'IA vers une réponse plus détaillée et plus ciblée De cette façon, vous augmentez les chances d' obtenir les informations qui vous intéressent vraiment. Le principal point à retenir, une meilleure incitation, de meilleurs résultats. Informations contextuelles. Tout comme nous tirons parti de ce que nous savons et de ce que nous avons vécu pour enrichir nos conversations avec nos amis nos conversations avec nos amis ou avec les employés d'IC , les informations générales et nos instructions peuvent servir de GPS pour orienter les réponses GPT Imaginez que vous essayez de trouver un magasin spécifique dans un grand centre commercial. Si vous dites simplement, parlez-moi du magasin, vous entendrez peut-être parler de n'importe quel magasin du centre commercial. Mais si vous le dites, dites-moi l'Apple Store où on vend les dernières icônes de Mac Books. Vous pointez dans la bonne direction. Oh, imaginez que vous interrogez un ami sur quelqu'un Si vous le demandez, parlez-moi d' une actrice nommée Emma, vous pourriez avoir des détails sur n'importe quelle Emma du monde du show business. Mais si vous dites, parlez-moi d'Emma Watson, vous savez, la brillante actrice des films Harry Potter, vous donnez du contexte à votre amie, et elle parlera probablement de la bonne Emma. Vous effectuez les réglages sur la même page. De même, le C GPT et les autres modèles d'IA n' ont aucune expérience personnelle ni aucune connaissance comme les humains Mais bien sûr, je suis super intelligente et je repère les modèles. Alors pensez-y comme si vous appreniez à un perroquet à imiter vos mots Lorsque vous ajoutez du contexte à vos pros, c'est comme si vous montriez au perroquet la phrase exacte que vous souhaitez qu'il répète Ce faisant, vous aidez GPT à trouver le bon schéma lors de son entraînement et à générer le plus de réponses alimentaires Ainsi, en ajoutant du contexte, vous l'aidez essentiellement à choisir le modèle le plus pertinent à suivre et vous augmentez vos chances d'obtenir une réponse précise et de haute qualité. Écoutez, il y a une énorme différence. Prompt Voc. Quelle est la situation à Palerme, en Italie ? Contextuel ? Pouvez-vous fournir les dernières statistiques et directives sur la chaleur et les feux blancs à Palerme, en Italie ? Prompt Vogue. Parlez-moi de Sun, en fonction du contexte. Pouvez-vous expliquer les propriétés physiques et caractéristiques orbitales de Saturne de la planète dans notre système solaire ? À emporter, parsemée d'instructions avec des instructions claires et détaillées, et ajoutez Sans cela, vous pourriez vous retrouver avec longues réponses à la mode qui circulent un peu partout ? 11. Donner le ton et le style d'écriture: Définir le ton et le style d'écriture. Les modèles GPT peuvent être extrêmement efficaces pour capter le ton et le style de votre message. Donc, si vous êtes sérieux dans votre question et dans votre message, vous obtiendrez probablement une réponse sérieuse. Mais si votre style est plus décontracté ou humoristique, je peux aussi l'égaler Le modèle GPT ressemble à un caméléon de style. Il s'adapte aux tonalités que vous avez prononcées devant vous. Imaginez que c'est une conversation avec un ami. Si vous parlez sérieusement, ils répondront de la même manière. Mais si vous êtes décontracté ou drôle, ils refléteront aussi cette pipe. Oh, considérez ça comme un déguisement pour une occasion. Lorsque vous vous rendez à un événement pour dix personnes, vous enfilez un costume formel ou une belle robe Mais pour une sortie décontractée, enfilez votre jean café préféré et un t-shirt blanc, non ? De même, si vous demandez, pouvez-vous expliquer le processus de la photosynthèse ? De manière formelle, vous obtiendrez une réponse détaillée et sérieuse rédigée dans le même style d'écriture sérieux. Mais si vous le demandez, expliquez-moi cette magie végétale avec une touche ludique. La réponse de l'IA correspondra à votre ton. Par exemple, pensez à poser des questions sur les super-héros. Si vous le demandez, veuillez fournir un résumé des origines de Batman, vous obtiendrez probablement une réponse claire et formelle Nous allons vérifier cela dans une minute. autre côté, si vous demandez, hé, renversez les bacs ou renversez les poubelles sur Batman Superhero commence par un clin d'œil Vous recevrez une réponse aussi amusante que décontractée. Les deux questions demandent des informations similaires, mais le style de réponse sera probablement très différent. Voyons cela en pratique et analysons la différence. Comme vous pouvez le constater, cette réponse est très grave. C'est très formel. C'est comme une publication sur le web d'un film ou toute autre plateforme liée au cinéma où il n'y a pas de blagues. n'avons vérifié que les données des séries, les informations des séries sur notre super héros, et voyons ce que nous obtiendrons avec la deuxième invite Il a donc mis fin aux débuts des super-héros de Batman. Et comme vous pouvez le constater, GPT reflète la façon dont nous lui avons demandé aide, car le style n' est pas non plus très humoristique Nous devons préciser nos besoins si nous voulons trouver une réponse très humoristique, mais elle est beaucoup moins formelle Votre style prépare le terrain pour les performances de l'IA en alignant votre ton sur votre message. Vous êtes comme un chef d'orchestre guidant une pièce musicale et l'IA harmonise sa réponse en conséquence J'ai préparé quelques exemples pour montrer comment le ton et le style de l' invite peuvent influencer la réponse de l'IA. Regarde. L'invite officielle. Veuillez expliquer les principes fondamentaux du mécanisme quantique, en vous concentrant particulièrement sur le principe d' incertitude de Hasenberg Voici la réponse que nous avons reçue. Regardons maintenant le message informel. Hé, pourrais-tu donner un sens au mécanisme quantique ? Je suis vraiment intrigué par cet accord d'incertitude avec Hesenberg. En fin de compte, la mécanique quantique est une branche insensée mais éprouvée de la physique. Ouais Oui, ça a l'air bien. D'accord. Passons maintenant au volet professionnel. Veuillez donner un aperçu complet des changements intervenus dans les Europeions, politique fiscale et leur impact potentiel sur les petites entreprises Comme vous pouvez le constater, la façon dont vous formulez votre question prépare le terrain pour la réponse de l'IA de manière concrète. Tout comme vous abordez différemment un ami selon que vous discutez de manière différemment un ami selon formelle ou décontractée, l'IA adapte sa réponse au style que vous avez défini. Il est très important de s'en souvenir lorsque vous répondez à votre demande. Parce que selon le ton que vous choisissez pour votre exposé rapide, formel, informel, professionnel, décontracté, académique, conversationnel, persuasif, narratif, descriptif, technique, enthousiaste, sincère, humoristique, sarcastique, plein d'esprit, amical, passionné, diplomate, assertif, familier ou profane, vous obtiendrez une réponse un peu différente de la part de l'IA. familier ou profane, vous obtiendrez une réponse un peu différente de la part de l'IA. Donc, les principaux points à retenir. Les instructions de base ne vous permettront d' obtenir que des réponses génériques, et c'est pourquoi nous devrions améliorer nos instructions Veillez à fournir des accessoires clairs et spécifiques avec le contexte. De plus, notre choix de mots et le ton de nos instructions sont très importants En sélectionnant judicieusement la façon dont vous vous exprimez, lors de la création de bals, vous pouvez orienter le GPT ou d'autres modèles d'IA vers génération de réponses correspondant au contexte, à l' audience et à l' objectif de vos invites Que vous recherchiez une interaction professionnelle, académique, technique ou détendue, votre choix de ton et de style est important. création rapide réussie exige de la spécificité, un contexte adéquat, un ton approprié et parfois un jeu intelligent Nous en parlerons dans l'un des prochains chapitres, avec des exemples et des considérations encore plus pratiques. Alors restez avec moi et allons-y. 12. Techniques d'incitation : technique du jeu de rôles: Techniques d'incitation. L'inspection d'une ingénierie rapide implique diverses techniques pour optimiser le résultat que nous obtiendrons du GPT Nous sommes maintenant sur le point de nous plonger dans grandes idées gratuites dans le monde des bals de fin d'année. Techniques d'incitation gratuites. Tout d'abord, nous allons nous concentrer sur la technique du jeu de rôle et sur l'apprentissage de quelques coups. Cela peut ressembler à de la magie noire au début, mais ne vous inquiétez pas. Nous allons le rendre simple et facile pour tout le monde. Et vous serez surpris de constater que ces techniques peuvent modifier la qualité et la précision des résultats que nous obtenons. En fait, voici la partie la plus amusante créer des instructions pour obtenir des réponses impressionnantes et utiliser différentes techniques pour obtenir des résultats différents Imaginez donc une ingénierie rapide comme une aventure d'apprentissage. Vous apprendrez également par la pratique chaque fois que vous discuterez avec GPT Chaque fois que vous discutez, cela revient à acquérir de la sagesse ou à créer une invite encore meilleure en obtenant de nouvelles observations, et tout cela vient de la pratique. Considérez cela comme une mise à niveau de votre stratégie de conversation basée sur l' IA. C'est comme gagner des points d' expérience dans un jeu vidéo ou sur le chat, et nous allons maintenant discuter des techniques pour accélérer le processus. Technique de jeu de rôle. Celui-ci est vraiment passionnant. La technique du jeu de rôle est extrêmement puissante et très utile dans presque toutes les situations dans presque tous les cas. Il existe cette approche intéressante qui consiste à traiter le modèle d'IA comme un personnage dans un snara donné, ce qui intègre très efficacement les aspects de spécificité, de contexte et de ton Disons que notre message ressemble à ceci. Vous êtes le head cha qui enseigne un cuisinier débutant comment créer un repas gourmand Cette technique de jeu de rôle crée un contexte personnalisé, chef expérimenté présente un débutant et établit un ton approprié, convivial mais instructif. Ainsi, grâce à cette stratégie, vous orientez l'IA vers une voie précise, ce qui se traduit par des réponses focalisées sur la bonne cible. Voyons maintenant comment l'IA assumera différents rôles lorsque nous lui demanderons d'agir, et voici les résultats. Comme vous pouvez le constater, nous avons mis au point de nombreuses stratégies pour lutter contre le stress. Et je pense que nous pouvons vraiment les obtenir auprès d'un psychologue professionnel. Imaginez vos experts en technologie simplifiant le concept de chaîne de blocs pour un public non technique, mettant l'accent sur ses fonctionnalités de sécurité et ses applications réelles Votre chef adjoint, qui explique la technique de préparation du gâteau au fromage parfait à un cuisinier, est très similaire à notre première demande Faire le gâteau au fromage parfait est une tâche et je suis là pour vous guider OK. Voici les conseils. Vous êtes un humoriste qui interprète une routine d'Hilary sur les particularités de la technologie modor, mêlant humour d' observation Waouh, c'est vraiment drôle. C'est comme un rôti pour un mot modal. Agissez en tant que parent bienveillant, en donnant des conseils à votre adolescent sur la façon de prendre des décisions responsables au sein du corps, discutant de la pression des pairs et des valeurs personnelles. Imaginez que vous, des scientifiques de l'espace les astronautes des préparatifs nécessaires avant de partir dans l'espace Vous êtes un détective dans un roman policier, proposez une théorie sur le mystérieux incident qui s'est produit à l'aéroport. Agissez en tant que professeur de biologie au lycée en expliquant le processus de phytosynthèse à vos élèves à l'aide de diagrammes et d' exemples pertinents. Faites-vous passer pour un entraîneur de fitness donnez un discours d'encouragement à un client qui se sent démotivé par ses progrès Agissez en tant que guide touristique expliquant l'importance historique d' une classe romaine à un groupe de touristes Comme vous pouvez le constater, l'IA fonctionne vraiment bien dans ces tâches. Lorsque vous lui demandez de faire semblant d' un guide de voyage décrivant une nouvelle ville, vous en faites un guide touristique créatif. J'ai vu de nombreux blogueurs et influenceurs créer leurs livres et leurs guides à l'aide de l'IA Cela représente donc également un énorme potentiel pour les entreprises d'IA basées sur les produits, même si, comme toujours, je ne recommande pas de se fier uniquement à l'IA. Je recommande de l'utiliser comme partenaire d'écriture, départ de votre cerveau. Mais je ne conseillerais pas de copier-coller le contenu de l'IA dans des livres électroniques ou d'autres produits numériques Donc, si vous voulez le faire, modifiez la sortie, Narration audio. Tu sais, c'est mon approche. Pourquoi la technique du jeu de rôle vous donnera de meilleurs résultats que les bals de fin d'année ordinaires ? D'après mon expérience, cette technique vous aide à obtenir les meilleurs résultats avec le GPT Lorsque vous l'attribuez à un rôle, vous obtenez des réponses bien plus appropriées à vos demandes. posez une question au CPT, vous obtiendrez toujours une réponse quelconque, mais sa pertinence, ton et le niveau de détails peuvent ne pas être adaptés à vos besoins ou à vos exigences Cela peut être facilement modifié en inscrivant votre question dans un rôle Ainsi, l'attribution d'un rôle à Chachi Pit modifie réellement le résultat Comme toujours, voyons voir en pratique. Posons cette question à Chachi PT. Peux-tu expliquer comment fonctionne la lune ? OK, et voici le résultat que nous avons obtenu, comme vous pouvez le voir. Le résultat est assez formel , très sérieux. Nous l'avons fait sans attribuer de rôle. Et la réponse donne quelques détails sur l'interaction gravitationnelle, l' orbite et la rotation, ainsi que sur l'effet du titre. Mais que se passerait-il si votre public était composé d'enfants de six ans ? C'est donc là que l'attribution d'un rôle peut certainement aider à ajuster le résultat Faisons-le donc une fois de plus et attribuons cette fois au rôle GPT Par exemple, le rôle de l'enseignant. Donc, l'invite sera la suivante. Agissez en tant qu'enseignant du primaire, vous enseignez à une classe d'enfants de six ans. Peux-tu expliquer le fonctionnement de la lune ? Comme vous pouvez le constater, l'attribution de ce rôle a vraiment changé le résultat Maintenant, c'est beaucoup mieux et vous pouvez l'utiliser tout de suite. Une technique de jeu de rôle permet à l'IA se faire passer pour une certaine personne ou de se comporter d'une certaine manière, et elle modifie le ton, le style et la mort des informations présentées en fonction du rôle assigné En ce qui concerne la mort de l'information, prenons l'exemple en demandant à To DPT de nous écrire une critique de café La différence sera énorme. Attends-le. Donc, le premier point est le suivant. Le résultat semble donc sympathique, et je l'aime beaucoup, mais que pouvons-nous faire pour le porter à un autre niveau et y ajouter plus de détails, car nous ne voulons pas que notre critique semble si générique Oui, nous allons attribuer un rôle, et cette fois ce sera celui du critique et du blogueur de Coffee Places. Donc, l'invite sera la suivante. Vous êtes critique de café et blogueur professionnel. Rédigez une critique ou insérez ici le café de votre choix. J'ai choisi celui de mon quartier, que j'adore vraiment. Et comme vous pouvez le constater, cette revue est beaucoup plus avancée. L'IA y a ajouté des détails, et cela semble également beaucoup plus sérieux. Voyons maintenant ce qui se passera si nous vous demandons d'agir en tant que critique de café professionnel et blogueur écrivant un article pour Vogue Italia. Notre message sera donc le suivant. Vous êtes critique de café et blogueuse pour Vogue Italia. Juste un aperçu émouvant de notre café. OK. OK. Maintenant, la critique semble vraiment intrigante, et je ne sais pas pour vous, mais pour moi, elle semble beaucoup plus touchante et intéressante que les deux options précédentes Donc, les principaux points à retenir. Utilisez des techniques de jeu de rôle pour obtenir des résultats plus personnalisés, styliser le texte et améliorer sa précision. La précision du résultat peut être considérablement améliorée grâce à la technique de sélection des rôles La technique du jeu de rôle rend les résultats beaucoup plus adaptés à un contexte spécifique et à un public cible. 13. Qu'est-ce que le Zero-Shot et le Few-Shot: Qu'est-ce qu'une invitation à zéro prise et une invite à quelques prises ? Maintenant, vous allez apprendre 01 et quelques coups de feu. Si vous discutez avec un passionné d'IA, vous entendrez souvent les termes « invite à zéro tir » et « invite à quelques coups Ou peut-être les avez-vous déjà entendus. Pour comprendre ces techniques, nous devrons revenir sur la façon dont un mode de langage étendu génère une sortie. Dans un instant, tu apprendras. Qu'est-ce que l'invite « zéro shot » et «   few shot » ? Comment les expérimenter en utilisant le GPT. Technique de tir zéro. Nous allons maintenant apprendre à utiliser le 01 et quelques coups, mais commençons par technique du zéro tir, car c'est la plus élémentaire Officiellement, l'invite Zero Shot permet à un modèle de faire des prédictions sur des données non détectées auparavant sans nécessiter de formation supplémentaire Mais rendons les choses plus faciles. Faisons en sorte que cela paraisse moins compliqué. L'utilisation de l'invite Zero Shot consiste à confier une tâche simple au modèle Il vous suffit de lui montrer une invite sans aucun exemple et de demander GPT ou à tout autre outil d'IA de vous fournir une réponse Et c'est important. Toutes les instructions et scénarios de jeu de rôle que vous avez vus dans les leçons précédentes sont des exemples d' instructions « zéro tir ». Cela fonctionne comme ça. Nous donnons simplement au grand modèle linguistique une tâche à accomplir sans aucune instruction, et le modèle devinera ensuite ce que nous voulons en fonction sa propre formation et de la façon dont il interprète notre message. Voyons comment fonctionne l'invite Zero Shot avec cet exemple. Voici donc mon message Zero Shot. Écrivez-moi une description avec des adjectifs et des noms d' une reine ninja marchant dans le paysage hivernal de la France Un tir zéro ne fonctionne pas comme nous le souhaiterions et le résultat ne correspond pas à nos attentes Il est donc judicieux de fournir une démonstration ou des exemples dans l'invite, ce qui mène à une demande de prise de vue Dans un second temps, nous discuterons de la manière dont nous devons modifier l' invite pour transformer notre invite à zéro tir en une technique de tir unique Une invite instantanée est utilisée pour générer une réponse plus précise avec des données supplémentaires en entrée. Dans notre message. Ces données supplémentaires peuvent être un exemple unique ou un modèle. Ce qui est important, c'est un exemple. C'est pourquoi on l'appelle one shot. Nous ne fournissons qu'un seul exemple ou un seul modèle. Alors, avez-vous déjà une idée de ce que nous pouvons faire ? Que pouvons-nous ajouter à notre invite précédente pour transformer l'invite de la leçon précédente en une technique d' invite instantanée ? Pour vous rappeler que notre message de zéro tir était le suivant. Écrivez-moi une description avec les adjectifs et le nom de la reine Ija vivant dans le paysage hivernal de France ? Oui Je vais saisir un exemple de la structure de sortie que j' aimerais récupérer de C GPT L'IA interprétera ensuite ce que j'en attends en me basant sur cet exemple, qui est un exemple de formation. Pour utiliser cette technique courte, notre message ressemblera à ceci. Écrivez-moi une description avec des adjectifs et des noms d' une reine Ida vivant dans le paysage hivernal d'amis Nous avons ici l'exemple selon lequel nous voulons que Cage Pt lise, interprète, puis nous le voulons. Nous voulons simplement que Chagp soit formé sur cet exemple pour nous fournir un résultat très similaire dans ce modèle Voici donc notre exemple. Apparence, longs yeux blonds, bleus et silhouette qui compte. Sa fermeture est ornée de délicats motifs de flocons de neige, la description du personnage, de la description des super pouvoirs, de la Nous voulons donc utiliser ce modèle. Voici notre résultat. Comme vous pouvez le voir, j'utilise la structure, je l'ai donnée, et maintenant le résultat est beaucoup plus structuré et j'ai exactement ce que je voulais. invite instantanée est le meilleur moyen de montrer au GPT la direction dans laquelle nous voulons qu'il aille J'ai maintenant un résultat bien meilleur et beaucoup plus détaillé. Voici nos principaux points à retenir. Une fois que nous vous le demandons, nous ne montrons au modèle qu'un seul exemple complet pour aider à l'entraîner sur notre exemple ou sur un modèle Quelques techniques de prêt courtes. La technique d'incitation suivante est appelée incitation en quelques coups et elle est également connue sous le nom d'apprentissage contextuel C'est très simple. Il suffit d'intégrer plusieurs exemples à votre invite pour fournir à l'outil d'intelligence artificielle une image très claire, encore plus claire qu'avec une seule prise de De ce que vous voulez en recevoir. Pour le dire simplement, invite à visualiser les photos est une technique dans laquelle nous saisissons quelques exemples, généralement 2 à 5 exemples, afin d'obtenir de meilleurs résultats plus rapidement et mieux adapter le GPT aux résultats que nous voulons Parce que lorsque nous ajoutons un exemple à notre message, le modèle comprendra bien mieux nos exigences, ce que nous voulons, ce dont nous avons besoin. Par exemple, si nous disons que nous préférons la description sous forme de point de vote, je refléterai notre modèle. Et c'est intéressant. Lorsque nous ajoutons quelques exemples, les chances d'obtenir exactement ce que nous voulons sont encore plus grandes. Regardez donc comment cette méthode fonctionne avec cet exemple. Voici le début de l'invite. Classez le sentiment des phrases suivantes qui sont positives ou négatives. Premier exemple, phrase, j'adore ce café. Sentiment, positif. Deuxième exemple de phrase. La glace que j'ai ajoutée était une sensation terrible, négative. Troisième exemple, phrase. Les haricots infusés à froid étaient extrêmement savoureux, le sentiment était positif. Par exemple, phrase, j'ai eu une expérience terrible avec un barman là-bas Sentiment négatif. Ensuite, nous donnons à CAGPT la phrase que nous voulions classer en fonction de la formule précédente que nous avions donnée Voici la phrase à classer. Les présentations des haricots panaméens étaient incroyablement ennuyeuses. Et bien sûr, Chat PT a bien compris la façon dont nous voulions classer la phrase et connaissait déjà les règles de cette classification. Dans cet exemple, la recette de l'invite à quelques prises fournit au modèle d'IA une tâche claire. Il s'agit d'une analyse des sentiments et de ces instructions supplémentaires qui incluent les modèles exacts du résultat souhaité et de la sortie souhaitée par GPT En utilisant ces quelques techniques courtes dans ce bal de fin d'année, le modèle d'IA est guidé pour générer une classification plus précise pour la phrase que nous voulions classer ainsi pour cette phrase. C'est comme si nous enseignions au modèle ce que nous voulons exactement, et que nous lui montrions les modèles qui sont importants pour nous, les modèles qu'il devra utiliser pour nous donner le résultat. Dans un instant, nous discuterons de différentes situations lesquelles l'utilisation de cette technique peut être incroyablement utile, et je vais vous montrer des utilisations encore plus pratiques votre vie quotidienne, ce soit dans le cadre personnel ou dans le cadre de votre travail quotidien. Points à retenir pour le moment technique de stimulation par quelques coups est également connue sous Il s'agit de donner à un modèle quelques exemples de modèles montrant comment effectuer la tâche Quelle est la différence entre l'indication de zéro prise, d'une prise de vue et de quelques prises de vue ? Vous le savez déjà, mais je voudrais résumer ce que nous venons d'apprendre pour m'assurer que cela reste gravé dans votre esprit plus longtemps, et que vous sachiez exactement en quoi consiste la différence. Allons-y C'est par le système d'invite « zero shot » que l'IA effectue la tâche que nous voulions accomplir sans formation supplémentaire sans fournir d'exemples ou de modèles, juste comme ça Prompt. Traduisez le texte anglais suivant en japonais notre texte. Pourquoi l'été peut-il durer toute l'année ? Voici le résultat de Cha GPT. La tâche étant très simple, nous n'avons pas eu besoin d'ajouter d'exemples ou de modèles pour expliquer à jPty comment effectuer la tâche que nous voulions qu'il fasse Nous avons utilisé la technique du « zero shot », car le modèle n'avait besoin d'aucun exemple pour effectuer une tâche aussi simple Je peux comprendre et exécuter de telles tâches sans avoir d'exemples explicites des méthodes, modèles, formats ou modèles souhaités . C'est juste une tâche très simple, et nous ne ressentons pas le besoin d'ajouter plus de détails, d' exemples ou de modèles. Et pour quoi d'autre pouvons-nous utiliser la technique d'invite zéro tir ? En fait, beaucoup de choses. choses simples où les exemples ou modèles ne sont tout simplement pas nécessaires. Et voici un autre exemple où le message « zéro tir » est la meilleure idée L'invite. Résumez l'idée principale. Dans le paragraphe suivant, nous donnons ici à la CGPT le texte que nous voulions lire, et nous obtenons le résultat Nous n'avions aucun modèle souhaité ni aucune exigence particulière. Nous voulions donner à la CGPT. Dans ces exemples, notre modèle reçoit des instructions claires, tâches très simples et claires, sans aucun exemple ni démonstration. Les tâches étaient si simples que le modèle pouvait les comprendre. Et générer des résultats appropriés qui répondront très probablement à nos besoins. Cependant, comme vous le savez déjà, il peut que le message « zéro tir » ne vous donne pas toujours les résultats exacts ou souhaités. Dans ce cas, l'utilisation d'instructions rapides sera une approche beaucoup plus efficace, en particulier pour les tâches les plus complexes, car en fournissant au modèle des démonstrations et des exemples, il pourra vraiment mieux comprendre ce que vous voulez et exécuter la tâche avec plus de précision de cette façon Ainsi, lorsqu'il s'agit de l'exemple précédent relatif à la synthèse, c'est toujours à vous de décider, et cela dépend de quelques facteurs, principalement si vous avez des besoins spécifiques ou non, et vous pouvez choisir entre une technique d'invite zéro, une seule prise ou une invitation à quelques Cela dépend toujours de vous. Dans protip, essayez de comparer les résultats vous-même et voyez la différence par vous-même , car c'est vraiment intéressant Et je pense que c'est une expérience vraiment intéressante de constater la façon dont le résultat change en fonction de la façon dont nous modifions l'invite Alors fais-le. En fait, lorsqu'il s'agit de résumer du texte, les instructions fusot peuvent également être Dans ce cas, comme cette méthode permet d'améliorer la synthèse de votre texte en fournissant des exemples ou un contenu bien résumé, le résumé vous a vraiment plu Cela aidera l'IA à générer des résumés plus informatifs qui seront très similaires à vos exemples instructions en une seule prise de vue impliquent donc un seul exemple ou un seul modèle Cela signifie que lorsque vous ajoutez un exemple ou un modèle à votre invite, c'est la seule technique courte, et que vous utilisez une invite instantanée lorsque vous souhaitez accéder au modèle, le CharGP dans la bonne direction sans le surcharger de nombreux exemples, comme ça L'invite. Traduisez les phrases anglaises suivantes en français, italien et japonais. Voici un exemple et nous fournissons ici le modèle, le formatage que nous voulons obtenir. Voici l'exemple. Je veux être cappuccinos, et voici un exemple montrant que le français est la italien est la deuxième langue et le japonais la troisième langue. Et sachant à quoi nous voulons que le format ressemble, traduisez maintenant : «   N'ajoutez pas de sucre à l'intérieur, s'il vous plaît ». Et voici le résultat que nous avons obtenu. Comme vous pouvez le constater, le formatage est le même. Comme vous pouvez le voir dans cette sortie, GPT remarque le modèle, le modèle que nous lui avons fourni, et le résultat a déjà le bon modèle, le modèle que nous voulons Nous pouvons ainsi gagner du temps et adapter la structure des résultats à vos besoins. Vous n'aurez pas à le faire manuellement plus tard. Avec ce seul exemple, je peux saisir l' essence de la tâche de notre invite, puis générer la réponse souhaitée. Et c'est incroyablement puissant car cela vous permet d'affiner facilement le comportement du modèle sans, vous savez, une formation approfondie. Juste un exemple, juste un exemple avec le motif, par exemple, ou avec le modèle. Alors, quand utiliser la technique d' invite en un seul coup. Dans les tâches simples et simples, pour les tâches relativement simples, un simple coup de pouce peut suffire à guider efficacement le modèle d'IA Tâches familières pour le modèle. Si vous savez déjà que cette tâche s'inscrit dans le cadre de notre modèle d' IA qui met à rude épreuve les données, et qu'elle s'est révélée efficace avec des tâches très similaires Une invite instantanée peut fournir le contexte adéquat pour générer les réponses de haute qualité que vous souhaitez Ensuite, pour vous demander quelques photos, vous devez utiliser quelques exemples, par exemple deux, trois, quatre ou peut-être même cinq exemples incitation à quelques coups est une stratégie vraiment efficace qui peut aider l'IA à générer des réponses aussi précises, structurées et de grande qualité , structurées exactement comme vous le souhaitez Cela sera utile lorsqu' s'agit de tâches plus complexes, où le fait de fournir une série d'exemples aide le modèle à mieux comprendre le résultat souhaité. Ces exemples, également appelés démos, si vous voulez connaître le terme officiel, permettent au modèle d' identifier et de généraliser le modèle à partir de quelques exemples tirés de quelques instances que nous avons fournies Juste comme ça, regardez. Demandez, donnez-vous un sujet et vous répondez avec une liste à puces, comme dans ces exemples. Sujet. Nous mettons ici nos exemples qui ont une structure très visible, et nous voulons que GPT soit formé sur ces exemples Voici le résultat que nous obtiendrons plus tard lorsque GPT a déjà analysé les exemples que nous avons donnés, nous les avons saisis À partir de cet exemple, vous pouvez voir que le modèle apprend d'une manière ou à exécuter la tâche en lui fournissant ces trois exemples. En sélectionnant avec soin ces exemples originaux, nous pouvons orienter le modèle dans la bonne direction Nous n'aurons alors pas à modifier la sortie, la générer déjà ou à la modifier, car nous pouvons obtenir un résultat incroyable dès le départ en fournissant ces exemples. Voici donc le principal point à retenir. Utilisez quelques barres de mesure lorsqu' un seul exemple peut ne pas suffire au modèle pour le guider ou lorsque vous souhaitez illustrer un schéma ou une tendance dans quelques exemples Et ici, j'ai préparé une petite comparaison. Vous pouvez en prendre une capture d'écran, afin que nous nous souvenions toujours de la différence entre ces techniques d'invite Vous vous souviendrez donc des principaux avantages de ces techniques d'incitation, mais vous n'oublierez pas quand quelqu'un vous le demandera Quelle est la technique utilisée pour obtenir quelques coups de feu ? Tu sauras comment répondre. Et je pense que ces connaissances ne sont pas bonnes uniquement en théorie. C'est une connaissance très pratique. Même si vous oubliez peut-être que c'est ce que l'on appelle une technique d'incitation en quelques coups, vous devez vous rappeler comment vous pouvez fournir quelques exemples pour montrer au TGPT ce que vous en attendez C'est le plus grand pouvoir que tu puisses avoir. De cette façon, vous pouvez niveler le résultat et obtenir les résultats souhaités beaucoup plus rapidement. Je ne le soulignerai donc jamais assez. C'est tellement puissant. Résumons les cas où messages d'erreur peuvent être extrêmement utiles abord, les tâches complexes liées à des tâches et à des instructions qui nécessitent une meilleure compréhension des modèles, ou lorsque vous traitez de sujets moins courants, instructions ponctuelles aideront le modèle en fournissant quelques exemples pour apprendre la structure et le contexte de manière beaucoup plus efficace C'est alors très utile pour les tâches moins familières du modèle. La tâche n'est pas bien abordée dans le modèle qui sollicite les données ou le modèle peine à générer réponses précises. Avec un seul exemple, vous verrez que quelques instructions amélioreront la compréhension de la tâche par l'IA et vous obtiendrez de bien meilleurs résultats Besoins d'occurrence plus élevés, lorsque vous avez besoin réponses plus précises ou plus pertinentes du point de vue du contexte fourniture de deux ou peut-être même jusqu'à cinq exemples améliorera performances du modèle en accent sur le modèle et le ton, style d' écriture ou le contexte requis pour Voulez-vous des exemples concrets pour voir tout cela en pratique ? Bien sûr. Allons-y. si peu de suggestions peuvent cas, si peu de suggestions peuvent changer la donne à ces fins. Rédaction créative et génération de contenu, car nous pouvons appliquer les instructions fico à des tâches d'écriture créative et de génération de contenu telles que la génération d'articles, essais, de textes marketing en fournissant des exemples du style, du ton et de la structure d'écriture souhaités ton et Ensuite, la génération de contenu basée sur des modèles, lors de la génération de contenu basé sur des modèles spécifiques, tels que des contrats, des rapports commerciaux, des documents juridiques. Peu d'instructions peuvent contribuer à garantir que le modèle génère un texte conforme au format, à la structure et à la langue requis structure et à la langue En fournissant des exemples de documents correctement formatés, vous aiderez le modèle à générer du contenu qui répond à ces normes établies dans le domaine spécifique lorsque vous en avez besoin Nous avons ici les détails du formatage, nous avons besoin du GPT pour tirer les leçons des exemples. Dégénérescence du code Vous pouvez utiliser les instructions Fu Shot pour améliorer les tâches de génération de code en fournissant une démonstration et de bons exemples de la sortie souhaitée pour une entrée donnée Oui, cela aidera le modèle à générer un code plus précis et plus efficace en fonction du contexte que vous avez fourni. Nous pouvons ensuite utiliser cette méthode pour extraction et le formatage des données. Tu le sais déjà. Dans les tâches où les informations doivent être extraites d' texte non structuré et présentées dans un format structuré Par exemple, sous forme de tableaux, listes ou de paires clé-valeur. Vous pouvez utiliser le système de commande par fusible pour guider le modèle dans la génération de la sortie souhaitée. Ces exemples de sortie formatée aideront le modèle à comprendre la structure Il doit s'appliquer au résultat lors extraction et de l'organisation des informations pertinentes du texte Et comme vous pouvez le constater, quelques coups de pouce vraiment la donne. Anecdote amusante. Beaucoup de personnes à qui j'ai parlé ne s'attendaient pas à ce que des modèles comme Tajipi puissent vous donner des résultats aussi fantastiques et de haute qualité rapidement avec Je suis donc très curieux de connaître votre opinion. Que pensez-vous de ces techniques d'incitation ? Lequel vous savez déjà que vous utiliserez le plus souvent. Faites-le moi savoir dans la section commune la section de discussion. 14. Technique de suggestion de chaîne de pensée: Technique d' incitation à la chaîne de cours. C'est parti pour la dernière technique d'aujourd'hui. Est-ce utile ? Oui, surtout pour les tâches les plus complexes. C'est vraiment bon de le savoir. Cette méthode encourage l'IA à réfléchir à des problèmes complexes ou tâches plus complexes en lui demandant répertorier les étapes qu'elle a suivies pour obtenir la réponse. C'est vraiment puissant. Par exemple, au lieu de demander directement à l'IA rédiger un article en bloc sur un sujet spécifique, vous pouvez d'abord demander un aperçu ou une liste à puces des points clés à inclure dans le message. Une fois que l'IA a fourni la liste, vous pouvez lui demander de rédiger l'introduction en suivant la structure fournie. Ce flux de travail logique étape par étape aidera à générer des résultats plus cohérents et mieux organisés, et vous serez étonné des résultats. C'est ce qu'on appelle la technique de la chaîne de pensée. Et cette technique d'incitation, lorsqu'elle est utilisée dans le contexte de la rédaction de propositions pour un modèle de langage tel que le GPT, consiste à augmenter progressivement la complexité ou la spécificité des invites afin de guider les réponses du OK, OK, permettez-moi d'expliquer cette technique d'une manière plus facile à comprendre. Pensez à la technique de la chaîne de pensée comme la construction avec des blocs Lego. Lorsque vous commencez à construire quelque chose avec votre ego, vous ne passez pas immédiatement à la structure la plus complexe. Vous commencez par connecter quelques blocs de base , puis vous ajoutez de plus en plus de blocs pour créer un modèle complet. De même, lorsque vous souhaitez obtenir un détail ou une réponse très spécifique à un détail ou une réponse très spécifique partir d'un modèle de langage tel que CG PT, vous ne commencez pas par une question complexe tout de suite. C'est à cela que sert cette méthode d'invite. Au lieu de cela, vous pouvez élaborer votre question étape par étape, en ajoutant plus de détails et de contexte à chaque étape. Croyez-moi, cela aide le modèle linguistique suivre votre ligne de pensée et à vous donner la réponse, le résultat que vous recherchez. Essentiellement, la technique d'incitation à la chaîne de pensée revient à construire un escalier d' informations qui oriente le modèle linguistique vers un type de réponse spécifique, tout comme vous construisez un modèle juridique étape par étape Et la méthode d' incitation en chaîne est un style d' incitation en f shot dans lequel l'invite contient une série d'étapes de raisonnement intermédiaires Mais je sais, je dois vous montrer à quoi ressemble cette technique mise en pratique. À la base, la chaîne d'incitation combattue consiste à guider un outil informatique, un vaste modèle de langage permettant de réfléchir étape par étape Regardez, voici un exemple de cette méthode pour résoudre des problèmes mathématiques. Voyez-vous comment nous guidons l'IA étape par étape pour obtenir la réponse, la réponse finale, sans perdre de vue les étapes que l'IA devait suivre de vue les étapes que l'IA devait suivre Voici un fait intéressant. Voici comment ils décrivent cette chaîne de techniques provoquant des inondations à l' université Cornell J'ai juste pensé que ce serait intéressant pour vous, alors j'ai décidé de l'ajouter ici. J'aime toujours tout expliquer dans ma propre langue avec mes propres mots, mais j'aime aussi découvrir comment des gens très, très sages le mettent en mots, par exemple dans Cornel Voici comment ils l'ont fait. Voici la différence exacte entre incitation standard et une vague d'instructions bafouées Comme vous pouvez le constater, dans de nombreux cas, par exemple, lorsque nous résolvons des problèmes mathématiques, nous ne pouvons obtenir le bon résultat pertinent et précis qu'en utilisant l'incitation à la pensée en chaîne Parce que écoutez, avec l'invite standard, nous obtiendrons la mauvaise réponse car TGPT ne divisera tout simplement pas cette action en quelques étapes, quelques étapes nécessaires pour vous donner la bonne réponse, et c'est pourquoi la réponse issue de la technique d'incitation à la pensée en chaîne est une bonne réponse technique d'incitation à la pensée en chaîne est Maintenant, testons-le avec mes exemples. Je dois vous dire que nous pouvons également utiliser la méthode de la chaîne de pensée pour le deuxième texte occasionnel en fournissant ces instructions étape par étape. Par exemple, c'est ainsi que vous pouvez demander au TGPT de vous recommander un film C'est un exemple très amusant, mais oui. De cette façon, vous vous assurerez que le modèle connaît vos goûts, vos préférences et que l'ensemble du processus sera traité avec le plus grand soin. Maintenant, un autre exemple. La technique d'invite standard sans chaîne d'inondation ressemblera à ceci Imaginez que vous planifiez un voyage en voiture avec vos sœurs. Vous souhaitez calculer le coût total du carburant pour le voyage. La distance entre votre point de départ et destination est de 100 miles et rendement énergétique moyen de votre voiture est de 80 miles par gallon Le prix actuel du carburant est de 450 le gallon. Calculez le coût total estimé du carburant pour le voyage. Ce serait l'invite standard. Voici à quoi cela ressemblera. Voici le même message, mais avec une technique d' incitation à la chaîne de pensées Imaginez que vous jouez un rôle pourri avec votre système, que vous vouliez calculer le total des codes du carburant pour le trajet. La première partie est la même. Mais ensuite, donne-moi une réponse en suivant ce schéma. Première étape. Pour calculer le nombre total de codes de carburant, nous devons déterminer le nombre total de gallons de carburant nécessaires pour le voyage. Calculons d'abord le nombre de gallons de carburant nécessaires pour parcourir toute la distance. Nous divisons la distance totale en miles par le rendement énergétique moyen de la voiture , en miles par gallon, deuxième étape Comme nous ne pouvons pas avoir une fraction de gallon, nous devons arrondir au nombre entier le plus proche Par conséquent, la voiture aura besoin d'environ gallons de carburant pour tout le voyage, troisième étape. Ensuite, nous multiplions le nombre total de gallons par le prix du gallon pour obtenir le coût total du carburant Par conséquent, le coût total estimé du carburant pour le voyage en voiture est de. Je pense que c'est un très bon exemple de technique du one shot mélangée à la pensée du chainel C'est un très bon exemple de guidage d'ArgPT, et c'est un très bon exemple d' utilisation de la pensée de Chanel pour, par exemple , des problèmes mathématiques ou des problèmes occasionnels , lorsque vous voulez, par exemple , connaître la bonne réponse et vous assurer que GPT comprend les étapes à suivre pour vous donner la bonne Comme vous pouvez le constater, l' incitation à la pensée en chaîne est une technique qui consiste à décomposer des tâches complexes en une série de fronts interconnectés Et au lieu de s'appuyer sur une seule sortie, le mode est guidé par une séquence d' instructions qui s'affinent et s' appuient les unes sur les autres Ce faisant, le modèle peut mieux comprendre votre intention et produire des résultats plus précis et contextuellement pertinents Contrairement à une simple invite, une chaîne de pensée demande au modèle de décomposer les problèmes complexes en étapes plus petites afin de produire un raisonnement accompagné de la solution finale De cette façon, c'est génial. Nous pouvons vous suivre. Et voyez si la réponse est exacte. De cette façon, nous pouvons mieux comprendre comment IA calcule ou comprend les choses, et nous pouvons facilement dire si la réponse est bonne ou mauvaise parce que nous comprenons les étapes La chaîne de pensée permet de résoudre les problèmes et vous donne des réponses plus interprétables Voici les principaux points à retenir de ce chapitre sur la technique de la chaîne de pensée La technique d'incitation à la chaîne de pensée consiste à guider le modèle pour qu'il réfléchisse étape par étape Cela résout simplement les problèmes. Cette technique vous permet d'obtenir réponses plus interprétables, car en guidant le modèle à travers une séquence de proms, vous augmentez simplement les chances d'obtenir des réponses précises et pertinentes 15. Comment pouvez-vous toujours obtenir les meilleurs résultats ?: Comment toujours. Obtenez toujours les meilleurs résultats. Ouais. C'est le plus important, car peu importe que vous utilisiez la technique du zéro, d'un seul coup, de quelques coups ou peut-être une chaîne de pensée, il y a certaines choses dont vous devez vous souvenir pour obtenir des réponses de la meilleure qualité possible grâce à réponses de la meilleure qualité possible l'IA, comme toujours Discutons des éléments clés pour améliorer toutes vos instructions afin d' obtenir les meilleurs résultats Définissez vos besoins. Oui, si vous souhaitez que TPT ou tout autre modèle produise une écriture créative, vous obtiendrez des résultats bien plus impressionnants en lui donnant le contexte d'information pertinent Dans ce cas, vous pouvez affiner le résultat en ajoutant des informations sur l'utilisation prévue du résultat et des détails sur votre public cible. Définissez et décrivez donc qui est votre public cible et en quoi votre entreprise ou votre marque, consiste votre entreprise ou votre marque, votre profil ou votre projet. Soyez toujours précis. Par exemple, au lieu de simplement dire industrie de la mode, spécifiez la lingerie en lin durable Foman Mettez en valeur vos arguments de vente uniques. Si votre entreprise ou votre marque personnelle a un angle de vue unique, vous devez le mentionner. Par exemple, écrivez des biscuits faits à la main cuits sans sucre plutôt que des biscuits faits à la main ou uniquement des biscuits. Incluez des informations sur votre public cible. Qui va lire le résultat ? Vous pouvez inclure des informations clés telles que données démographiques, l'âge, le sexe, le lieu, profession du lecteur, les données psychographiques, les intérêts, les comportements, les valeurs, les points faibles et les besoins Mettez en évidence les problèmes que votre produit, votre service, votre projet, votre blog résolvent pour votre public cible. De cette façon, le CGPT sera en mesure de mieux comprendre vos besoins et de mieux comprendre les points saillants des résultats qu'il générera pour vous Et il est également très important de définir votre plateforme de médias sociaux. Écoutez, si vous souhaitez rédiger du contenu pour les réseaux sociaux, il est important d'inclure informations sur votre canal de communication et l'invite, car chaque plateforme de réseau social a ses propres critères, qui doivent être respectés Par exemple, Twitter a une limite de caractères totalement différente de celle Instagram et les publications sur Linkedin doivent avoir un ton totalement différent de celui de la publication vous souhaitez publier sur Instagram Fritz, C'est un format totalement différent, ton totalement différent, un objectif totalement différent. Vous devez le mentionner dans votre message. Par exemple, comme ceci à la fin de votre invite. Vous pouvez également ajouter d'autres instructions personnalisées. J'ai remarqué que l' ajout de ces instructions personnalisées vous aidera à obtenir une réponse de meilleure qualité. Quel type d' instructions personnalisées ? Je vais vous donner mes favoris. Alors expérimentez avec ceux-ci. Soyez très organisé et utilisez des points de vote, fournissez des explications détaillées. Je suis à l'aise avec beaucoup de détails approfondis, mais expliquez-les de manière simple. Comme des solutions auxquelles beaucoup de gens n'auraient pas pensé. Ne discutez de sécurité que lorsque c'est crucial et non évident. Si la qualité de votre réponse a été considérablement réduite en raison de mes instructions personnalisées, veuillez expliquer les problèmes. Ces instructions personnalisées vous aideront à obtenir bien meilleures réponses de la part de GPT dans de nombreux cas Alors expérimentez avec ceux-ci. Vraiment ? Résumons maintenant les meilleures pratiques d'incitation N'ayez pas peur d'expérimenter. Essayez différentes approches, différentes techniques, puis itérez progressivement en corrigeant le modèle et en effectuant de petites étapes à la fois Dans le cas de deux résultats courts, demandez plusieurs suggestions et modifiez votre invite pour obtenir de meilleurs résultats. Gardez l'esprit concentré sur les résultats et demandez-vous quelle technique me donnera les meilleurs résultats en ce qui concerne mon cas et mon problème, et posez-vous cette question à chaque fois afin de pouvoir utiliser la meilleure technique d'incitation Donnez des exemples. Si possible, montrez les exemples de modèles qui représentent ton ou les formats souhaités ? Lorsque le zéro tir ne fonctionne pas, essayez d'en demander un ou plusieurs coups. Rappelez-vous toujours que les bonnes instructions se traduisent par des résultats plus ciblés, pertinents et souhaitables Enfin, fournissez des instructions claires, intégrez toujours le contexte pertinent et répétez et affinez les accessoires en fonction des commentaires et des évaluations 16. Ressources pour vous: Salut, tout le monde. Voici Kate du futur. Je sais. Le voyage est réel. Qui le savait ? Vous remarquerez peut-être quelque chose d'un peu différent aujourd'hui. Oui, je porte un chemisier complètement différent celui que je portais lorsque j'enregistrais le reste des voitures. Pourquoi ? Disons simplement que ma buanderie est un peu une zone de guerre en ce moment. Mais je te promets que ce qui est le plus organisé, ce sont les cadeaux supplémentaires J'ai créé pour toi. Voici donc le deal. Je suis allée de l'avant et j'ai préparé deux cahiers d'exercices pour vous aider à tirer le meilleur parti du cours Parce que je sais que certains d'entre vous aiment se surpasser lorsqu' il s'agit d'apprendre. Et honnêtement, je suis d' accord avec toi. Je voulais m'assurer que vous disposiez de tout ce dont vous avez besoin pour vraiment approfondir et mettre en pratique les compétences que nous avons abordées, car nous savons tous les deux que l'apprentissage se fait lorsque vous le faites. Le premier cahier d'exercices est donc le cadeau que je vous offre. Un petit merci d'avoir fait partie de ce voyage. Il contient quelques exemples supplémentaires et des résumés de ce que nous avons abordé dans le cours jusqu'à présent Considérez-le comme le complément du cours qui vous aide à saisir les concepts clés et vous donne un espace pour pratiquer, car soyons réalistes. Plus vous vous entraînez, mieux vous utiliserez ces techniques d'incitation Alors téléchargez-le directement dans la section des ressources. Mais attendez. Il y en a plus. J'ai également créé un deuxième cahier pour ceux d'entre vous qui disent : « OK, Kate, j'adore le cours Mais j'en veux plus. Je veux voir comment je peux réellement utiliser ces techniques d'incitation dans ma vie de tous les jours. Que ce soit pour mon projet créatif, mon travail professionnel ou simplement me préparer à cette idée génétique J'en ai eu une idée en tête. Le deuxième classeur est donc rempli d' exemples et de tâches encore plus pratiques Je parle d'accessoires de réflexion Zero Shot, One Shot, Shot et Chainel qui peuvent vraiment vous aider dans un environnement créatif et professionnel Il contient tout, des instructions pour vous aider à écrire le roman, celui auquel vous pensez depuis des lustres. Two Ideas Generation FK : développer votre marque personnelle ou gérer votre entreprise comme un patron. Donc, en gros, c'est le guide Let's take this to the next level en quelques mots. Et bien que celui-ci soit payant, j'ai veillé à ce qu'il reste très abordable, car je veux que vous ayez accès à tous ces avantages pratiques sans vous ruiner. Donc, que vous utilisiez le classeur gratuit pour renforcer ce que vous venez d'apprendre, êtes-vous prêt à vous plonger dans le classeur payant pour encore plus d'exemples ? Donc, pour ce qui est de la pratique, Donc, pour ce qui est de la pratique, j'ai Je suis vraiment très heureuse que vous exploitiez ces cahiers d'exercices, car je sais à quel point il peut être puissant d' appliquer ce que vous venez apprendre, en particulier lorsqu'il s'agit de quelque chose d'aussi dynamique. Que vous soyez là pour améliorer votre écriture créative, votre présence en ligne ou simplement améliorer votre jeu professionnel, ces bals vous aideront à y parvenir 17. Les derniers mots et ma question pour vous: Derniers mots. Les compétences de Tach PT et d'autres grands modèles linguistiques ne feront que s'étendre Mais les bases fondamentales resteront toujours les mêmes, alors n'hésitez pas à expérimenter ces techniques chaque fois que cela sera nécessaire. Et je dois dire que je suis très fière que tu aies terminé ce cours. Bon travail pour nous deux. J'espère vraiment que vous allez mettre en œuvre les techniques dont nous avons parlé. Et grâce à eux, vous améliorerez vos processus et votre vie personnelle et professionnelle. Bien entendu, n' hésitez pas à poser des questions si vous en avez. Toutes les questions sont plus que bienvenues. Donc, si vous avez des questions ou des commentaires, faites-nous part de vos commentaires, partagez vos questions, posez-moi votre question dans la section de discussion. C'est pourquoi. C'est pour cela qu'il est là. Et si vous aimez le cours, et si vous voulez me faire très plaisir, veuillez le consulter et publier ce que vous en pensez dans la section des critiques. Si vous n'avez pas le temps, il ne peut s'agir que d'une phrase. Par exemple, j'ai apprécié ceci et cela. Je pense que le chapitre était le plus intéressant. Pourquoi les avis sont-ils si importants pour moi ? Parce que de cette façon, grâce à vous, je pourrai toucher un plus grand nombre de personnes qui pourraient avoir besoin de mon aide et de mon cours. Plus le cours reçoit de critiques, plus il gagne en visibilité. Dites-moi également ce que vous aimeriez voir de plus ou peut-être moins dans les prochains cours ? Ou peut-être y a-t-il des sujets ou des techniques que vous mourez d'envie d'apprendre. Faites-moi savoir que j'ai hâte d'avoir de vos nouvelles. Alors on se voit là-bas et à la prochaine.