: Maîtriser l’IA générative et l’ingénierie des prompts utilisant ChatGPT.

1. Introduction du cours: Bonjour, les gars. Bienvenue dans mon cours sur l'ingénierie rapide pour ChatGPT Je m'appelle TamoyKumar Das. Juste pour vous donner un aperçu de moi-même, je suis un ancien employé de Google avec 16 ans d'expérience dans le domaine de la publicité payante . J'enseigne la publicité payante depuis plus de dix ans. J'enseigne à de nombreux jeunes professionnels, entrepreneurs et experts qui souhaitent se lancer dans ce domaine. Je voulais profiter de cette occasion aujourd'hui pour vous faire savoir ce que nous allons apprendre dans ce cours. Nous allons donc chercher à comprendre les capacités de l'IA génétique Applications et divers outils de l'IA génitive, y compris le chapeau GPT, comment nous pouvons les utiliser dans divers cas d'utilisation Ensuite, nous aborderons la compréhension des instructions, que nous pouvons donner sur Chat GPT spécifiquement, qui seront différents types de modèles d'invite que nous pouvons Je vais vous montrer différents exemples de ces modèles d'invite, que vous pouvez appliquer dans Hat GPT et obtenir de très bons résultats J'espère qu'à la fin de ce tribunal, vous comprendrez comment utiliser efficacement l'ingénierie rapide sur Chat GPT en tant qu'outil Merci encore une fois, les gars, de vous être inscrits à ce cours, et je suis vraiment impatiente de vous voir participer au cours 2. Pourquoi l'IA générative est importante é: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous allons comprendre pourquoi nous devrions en apprendre davantage sur le génitif A. Si vous y regardez bien, tous les dirigeants de l'organisation pensent actuellement au génitif AA bien, tous les dirigeants de l'organisation pensent actuellement au Les entreprises, les gouvernements et l'intérêt s'accompagnent d'opportunités. Les organisations recherchent spécifiquement des personnes qui comprennent la technologie et, surtout, possèdent les compétences nécessaires pour l' appliquer de manière pratique dans le travail quotidien. Aujourd'hui, contrairement à la plupart des technologies tendances précédentes, intelligence artificielle génitive touche à presque tous les rôles dans toutes les professions en ce moment C'est pourquoi les compétences en IA génétique devraient devenir plus importantes dans le futur, et pas seulement pour les informaticiens, pour tout le monde. C'est pourquoi elles seront essentielles en tant que traitement de texte, feuilles de calcul et même en tant que connaissances commerciales de base Aujourd'hui, l'IA suscite un nouvel intérêt et les entreprises regardent au-delà de l'IA client, de l'IA grand public. Une interface de forum de discussion est un excellent moyen de démontrer le potentiel de l'IA générative Aujourd'hui, des cas d'utilisation réels intègrent l'IA générative dans les processus existants et en font une fonction intégrale de presque tous les flux de travail des entreprises Les compétences que vous allez acquérir dans le cadre de ces programmes devraient vous aider dans votre carrière et être immédiatement applicables à votre travail. de l'IA génitive présente de nombreux L'apprentissage de l'IA génitive présente de nombreux avantages, car cela vous sera utile non seulement dans votre travail professionnel quotidien, mais aussi sur car cela vous sera utile non seulement dans votre travail professionnel quotidien, le plan personnel. Vous pourrez utiliser ces outils d'IA pour résoudre de nombreux problèmes, questions et requêtes que vous pourriez avoir Les outils aident à trouver les vraies solutions et proposent également des étapes pratiques. Vous pouvez donc donner des instructions à l' outil de cette manière. Vous pouvez le demander de manière à obtenir les résultats que vous recherchez réellement. Il est donc tout à fait logique d' en apprendre davantage sur l'IA générative comprendre comment utiliser ces outils d'IA dans différents domaines de travail. Dans ce cours en particulier, nous allons voir comment cela va nous aider dans nos rôles de vente dans le domaine de la vente. 3. Introduction à l'IA générative: Bonjour, les gars. Bienvenue aux sessions. de cette session, nous allons parler de l'IA génétique, comprendre la vue d'ensemble, le contexte dans lequel elle s'inscrit Si vous y regardez bien, l'intelligence artificielle ou IA existe depuis des années, façonne presque tous les domaines de notre vie et révolutionne notre façon de vivre et de travailler À la base, l'IA peut être définie comme la simulation de l' intelligence humaine par des machines. Les modèles d'IA tirent des leçons de grandes quantités de données existantes. Il existe deux approches fondamentales l'IA discriminante et l' IA générative Aujourd'hui, l' IA discriminante est une approche qui apprend à distinguer les différentes classes de données Un modèle d'IA discriminant reçoit un ensemble de données d'entraînement dans lequel chaque point de données est étiqueté avec sa classe Le modèle prédit ensuite la classe d'un nouveau point de données en déterminant le côté de la limite de décision sur lequel se situe le point de données Les modèles d'IA discriminants utilisent des algorithmes avancés pour différencier, classer, identifier des modèles et tirer des conclusions sur la base des données d'entraînement Ils ne peuvent toutefois pas comprendre le contexte ni générer nouveaux contenus sur la base d'une compréhension contextuelle des données de formation C'est là qu'entrent en jeu l'IA générative, l'intelligence ou l' IA générative. Les modèles GentiVi apprennent à générer de nouveaux contenus en fonction des données d'entraînement Ils peuvent capturer la distribution sous-jacente des données d'entraînement et générer de nouvelles instances de données. GenTi démarre par une invite. Il peut s'agir de texte, d'une image d'une vidéo ou de toute autre entrée que le modèle peut traiter. En sortie, le modèle génère du nouveau contenu, notamment du texte, des images, de la vidéo, du son, des ports et des données. Gent peut produire une sortie sous la même forme que celle dans laquelle l'invite est fournie. Par exemple, du texte en texte ou sous une forme différente de l'invite, comme du texte vers une image ou du texte vers une vidéo. Désormais, les modèles génératifs peuvent utiliser ce qu'ils ont appris et créer un contenu entièrement nouveau sur la base de ces informations. Les modèles discriminants et génératifs sont créés à l'aide de techniques d'apprentissage profond L'apprentissage profond consiste à entraîner des réseaux neuronaux artificiels pour qu' ils apprennent à partir de grandes quantités de données. Un réseau neuronal artificiel est un ensemble de petites unités informatiques appelées neurones, maintenant un ensemble de petites unités informatiques appelées neurones, qui sont modélisées d'une manière similaire à la façon dont le cerveau humain traite les informations Les compétences créatives de l'IA génétique proviennent de modèles d'IA générative tels que réseaux antagonistes génératifs, les organes, codeurs automatiques variationnels ou les VAE ou les VAE ou Ces modèles peuvent être considérés comme les éléments de base de l'IA générative. Maintenant, si vous regardez l' évolution de l'IA générative, elle a débuté dans les années 1990 lorsque l'apprentissage automatique a commencé, puis ils se sont intéressés à la création de données arithmétiques À partir de là, dans les années 1990, des réseaux de neurones ont vu jour avec des capacités avancées d'IA génétique En 2010, l'apprentissage profond a débuté avec de grands ensembles de données, informatique ayant accéléré l'IA générative Puis, en 2014 et au-delà, les Gans dont nous avons parlé, et d'autres modèles ont régularisé l'ensemble de l'IA génétique Maintenant, si vous examinez les modèles fondamentaux, les modèles EI dotés de larges capacités, adaptés pour créer des modèles ou des outils spécialisés et avancés De grands modèles linguistiques ont vu le jour, capables de traiter et de générer du texte. À partir de 2018, différents types de LLM ont vu le jour, tels que Open AI, la série GPT N, en commençant par GPT un, GPT deux, trois, 3.5 Puis Google Palm a également vu le jour, Lama a vu le jour en 18 ans même, il existe également la génération d'images générative par IA lancée avec une diffusion stable et Dali Si vous regardez les outils d'IA générative qui peuvent être utilisés actuellement pour diverses raisons, nous sommes en train de générer du texte, il y a le tragique PT Gemini En ce qui concerne la génération d'images, il y a Dali Two, mi-parcours, que nous pouvons utiliser Sous génération vidéo, il y a synthèse puis sous génération de code, il y a Po Pilot et Alpha code J'espère que cela a du sens. J'espère que vous êtes en mesure comprendre l'évolution de l'IA générative, qui s'est produite au fil du temps. 4. Évolution de l'IA générative: Bonjour, les gars. Bienvenue à ces sessions. Au cours de cette session, nous discuterons l'évolution du gène VI au fil des ans Si vous y regardez bien, GenetiveEI a commencé à évoluer parallèlement à l' avancement de l'IE traditionnelle Il est resté inactif pendant plus de 20 ans, mais il a ensuite été propulsé par les GAN et les VAE en particulier, et il est maintenant sur le point de façonner l'avenir actuel Des progrès significatifs ont donc été réalisés dans la création de contenu. Au fur et à mesure de son évolution, les premiers modèles Geni présentaient des problèmes de cohérence et de OK ? Ainsi, GPT trois, GPT quatre, Dali, ils ont fourni des sorties de texte et d'images sophistiquées et ont amélioré la créativité et l'automatisation Maintenant, si vous regardez les capacités génitives, il agit comme un génie créatif Il peut créer des images, écrire des histoires, nous inventer de nouvelles idées. Il sera basé sur un mécanisme basé sur des règles. Il s'agit de systèmes restreints à un contexte et à des règles prédéfinis. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique et les modèles statistiques sont utilisés pour identifier des modèles dans des ensembles de données sur la base d'un apprentissage semi-supervisé, supervisé ou par renforcement Maintenant, il y a aussi d'autres choses. Au fil du temps, les AV ont commencé à apprendre des modèles pour générer des résultats similaires. Les fans produisent des images et des œuvres d'art très réalistes. Des modèles autorégressifs ont été utilisés pour générer du contenu étape par étape, idéal pour Ensuite, l'apprentissage en profondeur et le réseau neuronal sont apparus, capables de détecter des modèles dans les données grâce à des fonctionnalités avancées. Il était également capable de gérer des données formatives non structurées Ensuite, le GAS, qui est un réseau antagoniste génératif, a marqué le début d'une nouvelle ère d'outils d' intelligence artificielle permettant de créer de nouveaux ensembles Ensuite, le LSTM et les RNN ont également été utilisés, qui offraient des fonctionnalités avancées, géraient qui offraient des fonctionnalités avancées, des données non structurées et pouvaient traiter des données et pouvaient traiter Maintenant, si vous examinez la différence entre l' IA générative et l'IA traditionnelle, l'IA traditionnelle analyse ou prédit à l'aide de données existantes La tâche courante peut être la classification, la recommandation urigréon Alors que l'IA génitive utilise des modèles GAS et transformateurs, elle est capable de créer de nouvelles données qui ressemblent aux données commerciales Maintenant, si vous regardez l' intelligence artificielle ou l'IA traditionnelle, elle a évolué du niveau d'ordre de base au niveau prédictif, tandis que l'IA générative résultats de qualité humaine à l'aide de techniques d'IA. Donc, si vous constatez que depuis 2017, une nouvelle ère de tâches génératives a évolué, tirant parti des modèles GPT open source Il a utilisé des modèles pré-entraînés pour les grands ensembles de données et a affiné les modèles pour des tâches spécifiques Donc, dans l'ensemble, si vous voyez la principale différence, IA traditionnelle suit des instructions spécifiques, tandis que l'IA génitive invente et crée elle-même 5. Capacités de l'IA générative: Bonjour, les gars. Bienvenue à ces sessions. Au cours de cette session, nous parlerons des capacités de l'IA génétique Si vous regardez les fonctionnalités dont dispose aujourd'hui Genetive PI, il passe de la génération de texte à la génération d' images, à la génération audio, à la génération de vidéos, à la génération code, à la génération de données également, et aux fonctionnalités augmentées dont il dispose actuellement et contribue également à la création de mondes virtuels immersifs ce qu'il est également capable de faire Maintenant, si vous examinez spécifiquement les capacités de création de texte, il existe différents LLM qui les fournissent, qui sont entraînés sur de grands ensembles et peuvent générer du texte semblable à celui de l'homme Non, ils sont également capables d'apprendre des modèles et des structures à partir d' ensembles de données et de générer du contenu et des messages texte, textes ou réponses, conversations, explications et résumés pertinents au contexte textes ou réponses, conversations, explications et Certains des exemples de capacités de génération de texte peuvent provenir d'OpenAI, Hat GBT et Gemini de Google Maintenant, si vous examinez spécifiquement capacités de génération d'images actuelles, les modèles d'IA générative exploitent des techniques d'apprentissage en profondeur telles que le Gans, qui est un réseau antagoniste génératif et des encodeurs automatiques variationnels À l'aide de ceux-ci, ils sont capables de générer des images AI qui sont des textures réalistes, des couleurs naturelles et des détails fins Maintenant, certains des exemples de génération d' images proviennent de Style gan, qui produit de nouvelles images de haute qualité et haute résolution. Ensuite, il y a l'art profond, qui produit des esquisses d'œuvres d'art complexes et détaillées, à partir d'une esquisse en particulier. Et puis il y a Dali Dali produit de nouvelles images à partir des descriptions textuelles que nous lui donnons De même, l'IA générative possède actuellement des capacités de génération audio , grâce auxquelles elle est capable de générer des compositions musicales, de la synthèse vocale, du son, des voix synthétiques et un son naturel Certains exemples peuvent être le Wave gan, qui produit des formes d'ondes audio brutes, des sons réalistes, de la parole, de la musique, des bruits environnementaux Il existe un Usenet d'IA ouvert, qui est capable de générer de la musique originale dans différents genres et instrumentations, et qui peut également créer des compositions classiques sur des chansons pop Il existe également le Tachotron Two de Google, qui est capable de produire un DTS avancé et de produire un discours, un ton, une hauteur, une modulation, une prononciation, un rythme et des expressions synthétiques très réalistes ton, une hauteur, une modulation, une prononciation, un rythme Il existe de nombreuses capacités génératives, ce qui s'est produit par le passé et qui ne cesse d'augmenter en ce moment. 6. Applications de l'IA générative: Bonjour, les gars. Bienvenue aux sessions. Au cours de cette session, nous parlerons de l'application de l'IA générative dans différents secteurs du travail. le premier cas, nous allons examiner l'application de l' IA génératrice dans l'informatique et le DevOps Ici, cela améliore vraiment processus de livraison de logiciels et la gestion de l'infrastructure. Les capacités de génération de code de l'IA génitive réduisent les efforts de codage manuel et le temps consacré aux tâches répétitives Par exemple, le code Git Hub, Copilot et SNIC Deep permet de créer des référentiels de code. Il peut examiner cela, je peux examiner les normes de codage. Il permet également de générer des cas de test synthétiques et des données de test. Dans lequel vous pouvez simuler le comportement, l' impact, l'efficacité, la fiabilité et la robustesse des logiciels des utilisateurs impact, l'efficacité, la fiabilité et la robustesse des logiciels Il existe également des outils tels que les outils et les tests APLA, qui peuvent garantir une couverture de test adéquate, augmentant ainsi la profondeur et la diversité des ensembles de données En outre, vous pouvez surveiller et détecter des anomalies telles que les IBM, Watson AIOps et Mok soft AIOps Il peut analyser les journaux du système, les métriques et d'autres données, comme la maintenance proactive. Cela peut contribuer à réduire les temps d'arrêt et à prévenir les défaillances critiques Maintenant, si vous examinez l' application de l'IA générative dans le divertissement, l'art et la créativité, elle peut aider à générer du contenu synthétique tel que de la musique, scripts, des histoires, des vidéos, des films, des jeux vidéo. Dans le développement de jeux, il y a Houdini by side effects, qui permet de créer des jeux, des animations, des expériences AR et VR, des personnages uniques au comportement unique dehors de cela, il existe également des influenceurs virtuels et des avatars , apparus au fil du temps, capables d' interagir avec utilisateurs et de créer des expériences engageantes Ensuite, il y a l'application de l'IA générative dans l'éducation, comme la génération de contenu, expériences d'apprentissage personnalisées et adaptatives, apprentissage par l'expérience simulé, tout ce qui peut se produire dès maintenant Cela peut aider à fournir des traductions linguistiques exemple en rendant le contenu accessible à différentes personnes, en évaluant les devoirs, en fournissant un feedback instantané, en créant des parcours d'apprentissage et stratégies d' évaluation pour soutenir rythme et les points forts des apprenants, générant des taxonomies qui peuvent indiquer les performances et les préférences des apprenants En outre, des algorithmes génératifs sont également utilisés dans l'éducation pour détecter les besoins spéciaux et les troubles d'apprentissage, créer des plans de cours spécifiques, suivre les progrès des apprenants au fil du temps. Vous pouvez également effectuer un suivi des connaissances dans le cadre duquel le rythme d'écriture et le contenu peuvent être adaptés aux besoins individuels Un soutien au tutorat peut être fourni. Des environnements virtuels et simulés peuvent être créés. Il est possible de faire de l'éducation inclusive. Par exemple, des outils nuls J. Il s'agit d'un apprentissage en ligne généré par l'IA, qui peut être réalisé en quelques minutes pour le sujet ciblé, qui peut prendre la forme de vidéos interactives, glossaires, de résumés, tout cela peut être fait avec l' J'espère que cela a du sens. J' espère que vous comprendrez les différentes applications de l' IA générative dans différents secteurs du travail. 7. Outils de génération de texte: Bonjour, les gars. Bienvenue à ces sessions. Au cours de cette session, nous examinerons les différents outils que nous pouvons utiliser pour générer du texte dans les LLM Si vous y regardez bien, les grands modèles linguistiques sont basés sur des modèles et des structures appris au cours de la formation. Ces LLM interprètent le contexte, la grammaire et la sémantique pour générer cohérent et adapté au contexte établissement de relations statistiques entre les mots et les phrases permet ces LLM d'adapter les styles d'écriture créative à un contexte donné Les LLM sont à la base de nombreux modèles de génération de texte. Deux de ces exemples sont transformateur préentraîné génératif ou modèle GPT et Gemini AI Les modèles ont évolué pour devenir modèles multimodaux offrant de multiples fonctionnalités. Découvrons les capacités de ces modèles grâce à deux outils populaires en ce moment, à savoir SATGPT et Google Si vous considérez l'ATGPT basé sur un GPT comme un grand modèle de langage et utilisez le traitement avancé du langage naturel ou NLP, que nous appelons Eh bien, à l'origine, HGPT ne prenait que des instructions de texte comme entrée pour générer de nouveaux contenus, avec la nouvelle version, il peut désormais prendre à la fois des images et des entrées de texte ChagPT offre diverses fonctionnalités pour la génération de texte. Il est également capable de mener des conversations fluides et contextuelles. Maintenant, de la même manière, si vous regardez, Google Gemini est alimenté par le modèle Gemini AI de Google Il introduit une nouvelle famille de modèles d'IA multi-modèles et améliore le raisonnement, la compréhension et la génération. Il garantit également l'efficacité et l'évolutivité et optimise une interaction multimodale fluide Il est également capable de gérer diverses données et tâches. Voyons un exemple pratique de la façon dont cela va se passer. Ce sera l'interface Cha GPT où nous pourrons accéder et donnons une question générale dans laquelle je dis que j'ai entendu parler de l'IA générative et que je souhaite en savoir plus Elle va me donner beaucoup de contexte sur ce qu'est l' IA générative. Comment fonctionne-t-il ? LLM. Elle va nous donner de nombreuses informations connexes, qui sont très informatives et fournissent les bonnes informations sur. Maintenant, en outre, je peux approfondir la question de savoir comment je peux utiliser l' IA native pour améliorer spécifiquement mes compétences en matière de narration Je voudrais donc maintenant le réorienter vers une catégorie spécifique, à savoir les compétences en matière de narration Maintenant, cela va me donner des idées développer des personnages plus profonds, améliorer l'écriture des dialogues, utiliser l'IA pour réfléchir à de meilleures idées d'histoires. D'accord, cela me donne des informations pratiques que je peux vraiment utiliser pour améliorer mes compétences en matière de narration De la même manière, je peux aussi poser une question distincte. Supposons que je vous demande de m'aider à créer des diapositives pour illustrer les fonctionnalités d'une plateforme d'apprentissage. Supposons que je souhaite créer certaines diapositives de vente. Cela va donc me donner une structure vraiment bonne où elle se décompose en diapositives, titre, sous-titre, inclusion, puis le problème à résoudre L'accent est mis sur le contexte, qui est destiné à la plate-forme d'apprentissage. Cela me donne donc tous les points nécessaires pour cela. C'est ainsi que nous pouvons le rendre utile. Une autre utilisation intéressante est que vous pouvez l'utiliser pour apprendre des langues. Tout cela est possible, vous pouvez donc convertir n'importe quelle langue anglaise en n'importe quelle autre langue de votre choix, et Chachi P peut facilement le faire pour nous De même, regardons Google Gemini, que vous pouvez également utiliser pour donner une invite Disons que je vous demande de fournir un résumé des dernières nouvelles concernant la guerre en Ukraine. Il va donc me donner toutes les informations à ce sujet. Vous pouvez voir ici toutes les informations, les dernières informations que nous pouvons obtenir. De même, si je voulais élaborer une stratégie autour d'une campagne de marketing numérique pour une marque de mode, cela pourrait également m' aider dans ce domaine. Nous lui demandons donc maintenant de fournir une stratégie de marketing numérique. Donc, des expériences immersives et pilotées par l'IA : stratégie de contenu, authenticité ou esthétique, d'accord, commerce social et communauté. Vous pouvez donc voir que cela me donne des stratégies spécifiques en matière de marketing numérique, que je peux utiliser de manière pratique pour promouvoir une marque en particulier. C'est donc ainsi que nous allons utiliser les deux outils en particulier. Et puis, si vous regardez plus loin, l'utilisation de CHAPT et de Gemini présente de nombreux avantages exemple, il permet de résoudre des problèmes grâce aux mathématiques et aux statistiques de base , à l'analyse financière, à la recherche sur les investissements , à la budgétisation, etc. Il peut également vous aider à générer du code. Maintenant, si vous comparez CHATPT à Gemini, CHAPT est efficace pour générer des réponses dynamiques et le flux conversationnel est présent dans réponses dynamiques et le flux conversationnel est présent Alors que Gemini est bon, idéal pour les travaux de recherche, les recherches sur l'actualité, informations que vous souhaitez sur un sujet particulier à toutes ces fins Il existe également d' autres outils de génération de texte que vous pouvez absolument utiliser, exemple Jasper, qui est utile pour créer du contenu marketing pour une marque spécifique Vous pouvez également utiliser Writer comme outil d'IA, qui crée du contenu pour les blogs, les e-mails, référencement, les métadonnées et également les publicités sur les réseaux sociaux. Il existe également copy.ai, qui crée du contenu sur les réseaux sociaux à des fins de marketing et de description de produits. Il existe également Write Sonic, qui permet de fournir des modèles spécifiques pour différents types de texte. Il existe également un CV que vous classez pour générer un résumé de texte, une classification de texte Il y a aussi Brand 24, que vous pouvez utiliser pour l'analyse des sentiments, puis il y a Weaver et Yandex, que nous pouvons utiliser pour la traduction linguistique C'est ainsi que va se passer la génération de texte, comme nous pouvons le voir ici, que vous pouvez absolument utiliser sur tous ces AItunes 8. Outils de génération d'image: Bonjour, les gars. Bienvenue aux sessions. Au cours de cette session, nous examinerons les différents types d' outils que nous pouvons utiliser pour générer des images. Les modèles d'imagination sont essentiellement ceux dans lesquels nous pouvons générer de nouvelles images, personnaliser des images réelles et générées. Par exemple, supposons que nous voulions générer l'image d' un enfant avec un livre, puis changer la couverture du livre en une image générative. Tout cela peut être fait à l'aide de modèles de génération d'images. Il en existe maintenant différents types. L'une est la traduction d' image en image. Vous transformez une image d'un domaine à un autre. Par exemple, cela peut être utile pour convertir des croquis en images réalistes, convertir des images satellites en cartes, convertir des images de caméras de sécurité en images à plus haute résolution, améliorer les détails de l'imagerie médicale. Maintenant, d'autres outils seront le transfert de style et la fusion. Elles sont utiles pour extraire le style d'une image et l' appliquer sur une autre L'exemple peut être la conversion d'une peinture en photographie. Ensuite, il y a la peinture. En peignant, nous remplissons les parties manquantes de l'image. Vous avez une image et certaines parties sont manquantes, elles peuvent donc être générées par l'IA. Par exemple, restauration d'œuvres d'art, criminalistique, suppression d'images et d' objets indésirables, fusion d'objets virtuels dans des scènes du monde réel Ensuite, il y a la peinture. Peindre, c'est étendre une image au-delà de ses limites. Cela peut être la génération d'images plus grandes, l' amélioration de la résolution, la création de vues panoramiques. Tout cela peut être fait. Maintenant , avec Open AI, il y a Dali, qui est basé sur le GPT, qui peut faire tout cela, générer des images haute résolution dans plusieurs styles Il peut également créer de nouvelles versions, peut être généré, peut générer plusieurs variations d'image, peut être effectuée. Il est également utilisé pour peindre des éléments de peinture. Ensuite, il y a diffusion stable. Il s'agit d'un modèle open source qui permet de créer des images en haute résolution. Il peut générer des images en fonction des instructions de texte. Il est utilisé pour la traduction d' image en image en peinture et en peinture extérieure. Ensuite, il y a le gain de style, qui permet un contrôle précis pour manipuler des fonctionnalités spécifiques, sépare le contenu de l'image du style de l'image J'ai évolué pour générer des images à plus haute résolution. Il existe également d'autres outils tels que le crayon, free pick et le Pick Start, qui sont également disponibles pour générer des images sous différentes formes. Il existe également des effets Photo et Depart, qui proposent différents styles pré-entraînés. Il permet également des styles personnalisés. Ensuite, il y a depart point IO, une plateforme en ligne qui transforme des photos en œuvres d'art. Et puis il y a Mid Journey en tant que plate-forme, qui permet de générer des images, ce qui permet aux communautés de génération d'images où les artistes et les designers créent des images à l'aide de l'IA. Cela permet également d'explorer les créations des uns et des autres. Regardons l'un de ces outils, qui sera choisi gratuitement. C'est le site Web sur lequel nous pouvons choisir gratuitement et générer une image ici. Supposons que nous lui donnions une simple invite en ce moment avec cette invite, il s'agira de générer du texte en image, ce que nous essayons de faire ici. Maintenant, vous pouvez constater que cela a pris de l'ampleur et qu' il nous a donné cette image un bateau naviguant sur un lac calme au coucher du soleil, entouré d'arbres verts luxuriants et rivage brumeux de cette façon particulière J'espère que cela a du sens. J'espère que les gens comprennent maintenant les différents outils actuellement disponibles pour la génération d'images à l'aide de ces outils d'IA. 9. Outils de génération audio et vidéo Generation: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous parlerons des outils que nous pouvons utiliser pour la génération audio et vidéo. Ainsi, dans cette IA générative, capacités audio aident les entreprises et les particuliers, novices ou expérimentés, à simplifier les processus donner vie à des visions complexes. Des outils de génération vocale sont désormais disponibles ici, qui peuvent être des outils de synthèse vocale entraînés dans des algorithmes d'apprentissage profond, vastes ensembles de données de la parole humaine Désormais, il peut également décomposer et reproduire la prononciation, la vitesse, les émotions, l' intonation, et là, un discours plus précis et plus naturel aide les personnes malvoyantes , les barrières linguistiques ou les troubles barrières linguistiques Il existe des outils de création musicale que vous pouvez utiliser pour écrire de courtes mélodies ou des riffs, suggérer ou ajouter des instruments, composer une nouvelle chanson, créer une bande son pour vidéos YouTube ou Instagram, mixer Vous pouvez mixer, masteriser et publier des plateformes de streaming. Il existe également des outils d' amélioration audio, qui peuvent identifier des sons spécifiques, ajouter ou supprimer des sons indésirables, tels que DScript ou Audo AI, par exemple Il y aura également des outils vidéo, des outils génération vidéo que vous pourrez utiliser comme Runway, qui peuvent transformer la vidéo en de nouveaux styles. Il utilise du texte, une image ou une vidéo comme entrée. Maintenant, il y a aussi Es US, où vous pouvez télécharger des photos ou utiliser des instructions textuelles pour générer des vidéos Ensuite, ces outils vidéo peuvent enregistrer une narration, améliorer le son, convertir le format de fichier. Ils peuvent également publier une vidéo, et il existe des outils comme Synthesia qui peuvent créer des avatars personnalisés Il existe de nombreux modèles de génération audio et vidéo que vous pouvez utiliser et des outils vous pouvez utiliser pour générer des vidéos et du son générés par des IA . 10. Outils de génération de code: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous parlerons des différents outils que nous pouvons utiliser pour générer du code. Les modèles de génération de code génèrent donc du code basé sur la saisie dans la langue nationale. Basés sur le deep learning et le NLT, ces modèles comprennent le contexte et produisent un code adapté au contexte. Désormais, les capacités de ces générateurs de code sont qu'ils peuvent générer un nouvel extrait de code ou un Il peut prédire les lignes de code pour compléter le code partiel. Ils peuvent produire des versions optimisées du code existant. Ils peuvent convertir le code d' un langage de programmation à un autre. Ils peuvent générer des résumés et des commentaires pour le code. Ils peuvent également recommander des solutions de programmation pour résoudre un problème spécifique. De même, dans cette IA ouverte GPT tant que modèle de génération de codage, excelle dans la génération de texte semblable à celle de l'homme, elle démontre une capacité de génération de code immersive Ces capacités de codage du GPT sont plus longues et des codes plus précis peuvent être générés Le codage peut être effectué pour développer des applications, des sites Web ou des plugins peuvent générer du code pour les images. Donc, si vous regardez, par exemple, lorsque nous allons spécifiquement sur Chat GPT et que nous écrivons, disons, un code Python pour générer un message pour saluer une personne, afin que nous puissions obtenir un code comme celui-ci, qu'il fournit De plus, il vous explique comment cela fonctionne spécifiquement. Vous pouvez également convertir le même code dans une autre langue de cette manière particulière. Maintenant, en ce qui concerne le codage avec Gemini, il permet de générer du code dans plus de 20 langages de programmation Il fournit une compréhension détaillée étape par étape de la génération du code. Cha PTI et Gemini présentent également certaines limites en matière de codage, car ils Cha PTI et Gemini présentent également certaines limites en matière de codage ne peuvent pas générer de codes volumineux ou complexes Je peux comprendre programmation et la syntaxe, mais pas la sémantique Leurs connaissances se limitent donc aux données utilisées pour leur formation. Par exemple, ils deviennent obsolètes avec les nouvelles versions de frameworks et de bibliothèques. Par exemple, la connaissance de GPT 3.5 est limitée jusqu'en septembre 2021. Par conséquent, d'autres outils tels que GitHub co-pilot peuvent être utilisés, qui peuvent générer du code pour différents langages de programmation et frameworks Il est alimenté par le Codex d'OpenAI et développe un code basé sur des solutions Il est formé au langage naturel, texte et au code source. Il peut s'intégrer à d'autres éditeurs de code et produire du code conforme aux meilleures pratiques et aux normes de l'industrie Il existe également d'autres outils comme le codeur poly que nous pouvons utiliser, qui est un générateur de code AI open source basé sur le GPT Il est formé sur les référentiels Github, écrit en 12 langages de programmation et fournit une bibliothèque de modèles prédéfinis Il peut créer, réviser et affiner des extraits de code. En dehors de cela, il existe également IBM Code Assistant, qui est basé sur les modèles IBM watson.ai Foundation. Il peut être intégré aux éditeurs de code. Il produit des recommandations en temps réel, des fonctionnalités de saisie automatique et une restructuration du code. Voici donc tous les différents outils que nous pouvons utiliser pour générer du code en ce moment. 11. IA générative vs IA agétique: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous avons voulu comprendre la différence entre l' IA générative et l'IA agentique. Lorsque nous examinons l'IA générative, ce sont des systèmes fondamentalement réactifs. Ils attendent que tu fasses quelque chose. Plus précisément, ils attendent que vous les y demandiez. Et une fois que vous les avez promus, leur travail consiste à générer une sorte de contenu en fonction de ce que vous leur avez demandé, l'invite que vous leur avez fournie. Maintenant, ils utilisent des modèles qu'ils apprennent pendant l'entraînement. Hein ? Donc maintenant, les choses qu'il peut générer du texte, peuvent être du texte, une image ou un morceau de code, un son. Ils ont donc appris les relations statistiques entre les mots, entre les pixels et entre les ondes sonores. Et ils l'ont appris grâce à d'énormes ensembles de données. Ainsi, lorsque vous fournissez une invite, une IA générative prédit ce qui va suivre fonction de sa formation, mais elle fonctionne, le travail s' arrête de génération en génération Idéalement, leur travail s'arrête à chaque génération. Il ne suffit pas de suivre les étapes sans autre contribution de votre part. Cela dépend donc fortement du type d'invite que vous allez lui donner en fonction laquelle il prend les mesures nécessaires. Alors que lorsque nous examinons l'IA agentique, les systèmes d'IA agentique, ceux-ci ne Ce sont des systèmes proactifs. Aujourd'hui, comme une IA génétique, elles commencent souvent par une invite de l'utilisateur, mais cette invite est ensuite utilisée pour objectifs par le biais d'une série d'actions. Et un système agentique passe essentiellement par un cycle de vie. Donc, la façon dont cela fonctionne est qu'il perçoit tout d'abord son environnement si vous le souhaitez Et une fois cela fait, il peut décider des mesures à prendre. Une fois que vous avez décidé de cette action, il peut ensuite l'exécuter. Ensuite, une fois que cette action a été exécutée, elle peut tirer des leçons de ce résultat, puis tourner en rond avec un minimum d'intervention humaine. Aujourd'hui, ces deux approches d'IA partagent souvent des bases communes. Et ce fondement commun est constitué par les grands modèles linguistiques ou LLM, que nous appelons cela Les LLM servent de colonne vertébrale aux chatbots, mais il existe en fait d' autres outils qui sont utilisés pour certaines de ces choses génératives, des modèles de diffusion généralement pour les images et J'espère que cela a du sens maintenant. J'espère que vous êtes en mesure de comprendre la différence fondamentale entre le fonctionnement d'une IA générative et celui d'une IA agentique. 12. Que sont les grands modèles de langage ?: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous avons voulu comprendre ce que sont les grands modèles linguistiques. Cela constitue donc la base de ces outils d'IA que nous allons examiner aujourd'hui. LLM ou grands modèles linguistiques sont donc essentiellement des systèmes d'IA avancés conçus pour comprendre, générer et raisonner avec le langage humain Cela va donc examiner une énorme quantité de données textuelles. Ils sont formés sur ces données particulières, qui peuvent être des livres, des articles, des sites Web, du code, etc. Et ils sont capables de prédire et générer un langage semblable à celui des humains. C'est donc l'idée de base des LLM. partie la plus frappante cette programmation particulière sur ce type de langage de programmation est qu' elle est capable de prédire le mot ou le jeton suivant en fonction des mots ou des proms précédents que vous avez fournis Il va examiner le bal de fin d'année que vous avez donné et il va examiner tous les bals historiques que vous avez fournis et sur la base desquels il va prédire le mot suivant et vous fournir le résultat en fonction de cela Ils vont maintenant apprendre des modèles linguistiques en termes de grammaire, de signification et de contexte, qui leur ont été enseignés et sur la base desquels les résultats sont générés. Maintenant, ils utilisent une architecture d'apprentissage en profondeur appelée transformateur, sur laquelle ces modèles sont basés, et ils sont en mesure de donner des réponses appropriées en fonction de celle-ci. Maintenant, une autre chose qui va être le cas, c'est qu'ils contiennent également des millions , voire des milliards de paramètres, sur la base desquels ils tiennent également compte lorsqu'ils donnent ces réponses ou sur la base des instructions que lorsqu'ils donnent ces réponses nous avons Maintenant, un élément frappant à propos de ces modèles LLM, que vous verrez, est que les sorties peuvent également être aléatoires Il se peut que vous n'obteniez le même résultat pour la même invite que vous fournissez. Essayons de comprendre ce que nous essayons de dire ici. Par exemple, si je dis simplement que Mary en avait un peu. Nous savons donc où nous voulons en venir. Donc, si je le saisis simplement sous forme d'invite, cela me donnera une réponse appropriée fonction des interactions précédentes, des données sur lesquelles il a été entraîné, afin qu'il connaisse le bon résultat qu'il doit donner. De même, si je dis quelque chose comme ça. Nous savons quelle sera la prochaine ligne. Il va donc voir que même s'il est bleu, le sucre est sucré, et ainsi de suite. C'est quelque chose dont nous sommes déjà conscients et sur lequel l'outil est également formé et, de ce fait, il nous donne le même résultat. Mais maintenant, vous voyez si je dis, encore une fois, que si je donne la même invite, cela donne un résultat légèrement différent. Faisons-le encore une fois. Vous pouvez donc voir que cela nous donnera différentes sorties pour la même invite que nous fournissons. Le fait est donc que les grands modèles linguistiques sont entraînés sur d'énormes quantités de données en ce qui concerne le GPT, en particulier, ils sont entraînés jusqu'aux données de 2021 De même, il existe d'autres modèles linguistiques qui sont beaucoup plus récents de cette façon, comme Claude et copilot Donc, sur cette base, ils vont également accéder à Google Gemini. Ils vont donc être formés sur les données de chacun d'entre eux provenant d'Internet où proviennent toutes ces données . Et sur la base de ce qu'il va prédire , il va prédire le mot suivant en fonction des jetons ou des mots qu'il a saisis dans le passé J'espère que cela a du sens. J'espère que vous comprenez les principes de base du fonctionnement des grands modèles linguistiques, ce que nous allons beaucoup utiliser dans ce cours en particulier. 13. Comment fonctionne ChatGPT: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons juste donner un aperçu de l'outil Chat JBT Essayons de comprendre quel est le potentiel de cet outil en particulier, d'accord ? Donc, pour cela, vous pouvez vous rendre sur le site Web d'OpenAI où vous pouvez y accéder Il s'agit du site Web, de la société origine de HaTGBT qui a développé l'outil Vous pouvez donc en arriver là où vous pouvez accéder à des produits sur lesquels vous pouvez vous adresser à JBT Login Ainsi, où vous pouvez vous connecter et ouvrir un compte avec eux, ou si vous avez le compte, vous pouvez y accéder directement et accéder à cette page. Voici donc la page d'accueil de Chat JBT où vous pouvez commencer à l'utiliser spécifiquement Il s'agit de la colonne de discussion où toutes les discussions précédentes apparaîtront ici. Si vous ne voulez pas le voir, vous pouvez simplement le développer cette manière particulière et vous pouvez l'utiliser. L'outil sera donc essentiellement l'endroit où nous pourrons fournir une invite à l'outil. Et à l'aide de cette invite, l'outil analysera votre invite et vous en donnera le résultat. existe donc différentes versions en ce moment, qui sont disponibles. Ce sont ceux que nous pouvons utiliser La dernière version est GPT 4 oh, que vous pouvez voir ici, d'accord, qui est très utile et très rapide en ce qui concerne les tâches complexes que nous lui confions Dans les autres, la tâche d'utilisation quotidienne peut être effectuée via Four Oh Mini, et il existe également l'ancien modèle GPT Four Maintenant, vous pouvez accéder à plusieurs options si vous voyez également les paramètres de l'outil. Il y a donc certains paramètres que vous pouvez configurer ici. Les paramètres généraux, façon dont vous souhaitez aborder le thème, l'apparence du thème de l'outil en question peuvent également être modifiés de cette manière particulière si vous le souhaitez. OK. En dehors de cela, certaines personnalisations que vous souhaitez faire, vous pouvez également le faire ici. Maintenant, l'outil fonctionne d'une manière très simple dans laquelle nous pouvons donner ces instructions. Donc, juste pour vous donner un exemple de ce que nous pouvons faire, disons que j'ai donné une recommandation particulière, qui consiste à planifier un itinéraire pour visiter le Cachemire en Inde Cela va donc me donner rapidement tout l'itinéraire quotidien où je peux arriver à cet endroit, quels endroits je peux visiter, toutes ces choses, cela me donnera rapidement. Maintenant, sur cette base, disons que je veux voir quelques images des lieux à visiter au Cachemire, afin que cela puisse également être fourni de cette manière particulière, je puisse me faire une idée du fait que c'est ce que je pourrais voir au Cachemire De plus, ce que nous pouvons comprendre, c'est que, disons, je veux connaître les différents types d'options alimentaires que je vais me procurer. Pour qu'il puisse également vous donner les informations ici. Si je veux voir une image de l'un des plats, je peux également la voir très rapidement. Et puis, si je cherche des activités amusantes à faire au Cachemire, je peux voir quelques exemples illustrés de cette manière. Donc, très rapidement, j' ai une idée précise, plus d'informations sur toutes les options qui offrent à moi avant de visiter une ville en particulier. Enfin, j'examine également le coût, les dépenses liées à la visite de l'endroit, afin de me donner une idée approximative vols, de l'hébergement, des frais de transport, des repas, activités et des visites touristiques , toutes ces estimations. Donc, coût total estimé, je peux également faire voyage de sept jours ou le nombre de jours que j'ai mentionnés. Il s'agit donc d'une information très précieuse que je peux obtenir très rapidement. Sinon, je devrais faire beaucoup de recherches sur les différents moteurs de recherche. Pour obtenir ces informations, ce qui peut prendre beaucoup de temps. Il s'agit d'informations beaucoup plus organisées , que je peux obtenir rapidement ici. Une autre méthode qui peut être utilisée pour le RPT est dans mon métier où il s'agit de créer de la prose. Je peux le demander, par exemple savoir qui je suis créateur de cours sur II et je recherche des personnes prêtes à choisir les cours les plus performants que je puisse consulter, qui sont cours les plus performants que je puisse consulter, très demandés en ce moment, et les gens sont prêts à suivre ces cours Cela peut donc également me donner quelques indications à ce sujet. Ainsi, il peut y infinité d' opportunités ou de moyens d'obtenir des informations à partir cet outil et différents types de cet outil et différents types d'instructions que nous pouvons donner, qui peuvent nous être utiles, et il nous fournira des informations organisées sur cette base J'espère donc que vous êtes en mesure de comprendre le potentiel de cet outil, tout ce qu'il peut faire pour nous et de nous donner des solutions différents problèmes que nous recherchons actuellement. Ainsi, dans les prochaines vidéos, nous verrons également en profondeur des idées de différents scénarios, situations dans lesquelles nous pouvons utiliser cet outil particulier pour obtenir des informations organisées, ce qui peut être très utile. Merci beaucoup, les gars, d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 14. ChatGPT et Google: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulions travailler jeter un coup d'œil à la compréhension de l' outil Google Gemini AI et le comparer rapidement avec Chat GPT , jeter un coup d'œil à la compréhension de l' outil Google Gemini AI et le comparer rapidement avec Chat GPT. Jetons donc un coup d'œil à ça. Comme vous le savez, Google a également développé son propre outil d'IA, Gemini, vous pouvez le rechercher sur Google et vous pouvez vous rendre sur leur site Web pour ouvrir un compte chez eux. Vous pouvez donc en avoir une version gratuite, comme vous pouvez le voir ici ou vous pouvez également prendre la version payante, qui est Gemini Advanced Donc, ici, cela ressemble beaucoup à Chat GPT. Vous pouvez entrer l' invite ici, et vous pouvez également télécharger des images, et vous pouvez écouter. Un microphone est également disponible ici, que vous pouvez utiliser. Nous pouvons donc mettre l'invite ici. Voyons donc comment les réponses se dégagent dans ce cas. De cette manière, nous pouvons donner les informations. Alors maintenant, il va nous donner toutes les informations à ce sujet. L'avantage, c'est le formatage est vraiment agréable, vous pouvez mettre en évidence les informations importantes de cette manière, et nous pouvons les lire très facilement. C'est donc une très bonne chose à ce sujet. Parallèlement à cela, ils fournissent également un article de contenu connexe joint que vous pouvez également lire , qui justifie et authentifie le contenu fourni par l'IA En outre, développons cela davantage. Euh, maintenant nous pouvons également donner un aperçu d'un article. Disons que nous voulons écrire un article pour avoir un aperçu, il vous donne également quelques sous-titres Donc, les informations sont données de cette manière particulière, l'âge d'or , les héros, l'ère moderne, les maîtres, etc. Nous pouvons donc également obtenir ces informations ici. Vous pouvez également utiliser ces informations et nous pouvons également les convertir en article. R Alors maintenant, nous vous demandons d'écrire l'article. voici donc en train de produire l'article sur la base du plan fourni ci-dessus. Ainsi, nous pouvons obtenir les informations. Les informations sont donc assez simples et directes. Nous pouvons comprendre que le langage est vraiment sympa. Vous pouvez voir qu'O legacy est une histoire pleine d'or, une saga de domination inégalée qui a autrefois défini le sport sur la scène mondiale Le langage est donc très haut de gamme, très avancé et professionnel , comme le montre le Google Gemini AI Essayons maintenant de comparer les mêmes instructions avec ChangePT, et voyons quel type de réponses nous obtenons Nous allons donc utiliser les mêmes bals. Nous demandons donc le même bal de fin d'année, il va nous donner les informations, afin que nous puissions voir qu'il utilise le même type d'informations, qui sont évidemment la même personne que nous avons vue ici également, qu'il nous donne en ce moment. Voyons également les autres instructions. Maintenant, il nous donne les grandes lignes d' un article ici. De même, l'introduction Dancheno Bulwsing présente maintenant les joueurs spécifiques, leurs spécialités spécifiques et leur histoire qui sont partagées ici, ce qui est plutôt l'introduction Dancheno Bulwsing présente maintenant les joueurs spécifiques, leurs spécialités spécifiques et leur histoire qui sont partagées ici, ce qui est sont partagées ici, ce qui Des informations très précises. Alors que si vous regardez CHAT GPT, y trouverez des informations un peu plus génériques sur l'évolution du hockey, hockey indien au cours des dernières années et des décennies Ce sont donc des informations plus précises que nous obtenons ici. Regardons également l' article. Alors maintenant, nous demandons également de fournir un article, donc il nous donne cette information. C'est donc une bonne chose, encore une fois, de créer une structure dans l' article, comme une introduction, puis de parler de chacun des acteurs importants cette manière particulière, nous pouvons voir. Alors que dans le cas de Google Gemini, il donne une information globale sur l'ensemble de l'époque et le sujet que nous abordons ici Ici, l'article est plus structuré en sous-entendant chacun des joueurs spéciaux et en parlant d'eux. Donc, dans l'ensemble, si vous voyez que l'expérience avec les deux est décente. Personnellement, je trouve que Chat GPT est beaucoup plus précis, Chris, et qu'il nous donne informations plus précises en termes d' informations spécifiques que nous recherchons en comparaison J'espère que cela a du sens. Vous comprenez maintenant comment ces deux outils vont fonctionner pour nous. Dans les prochaines vidéos, nous aurons une section particulière où nous les consacrerons uniquement au fonctionnement de Chat GPT dans différents scénarios Ensuite, nous passerons également aux scénarios Google Gemini où nous verrons comment cet outil peut être utilisé Merci beaucoup d' avoir écouté et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 15. Interface et mise en page de ChatGPT: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous verrons la mise en page et l'interface de Chat GPT, ainsi que leur apparence pour tout le monde Donc, une fois que vous serez connecté à Chat GPT, voici à quoi ressemblera l'interface Vous pouvez voir en haut à gauche un panneau de gauche, que vous pouvez afficher et vous pouvez voir tous les détails Ou si vous souhaitez le masquer, vous pouvez également le masquer de cette manière particulière. Ce sera donc un panneau où vous pourrez voir plusieurs choses en ce moment. Si vous regardez la page principale, c' est ici que nous allons donner l'invite au chapeau GPT et sur la base de laquelle il va nous donner les réponses Maintenant, la version du Chat GPT, vous pouvez également la voir ici en haut à gauche. Actuellement, je suis membre de Chat GPT plus, donc j'utilise GPT 4 en ce moment, mais vous pouvez voir les autres modèles également disponibles, auxquels vous pouvez également passer À partir de là, nous pouvons vous donner l'invite et vous pourrez ensuite poursuivre. Sur la gauche, vous aurez la possibilité d' explorer d'autres GPT créés par OpenAI et sa communauté. Vous pouvez venir ici et rechercher les différents GPT que vous souhaitez utiliser. Vous pouvez les ajouter à votre panneau de gauche pour pouvoir les utiliser dehors de cela, vous pouvez également voir les discussions particulières précédentes que nous avions faites avec Chat GPT ici Idéalement, si vous cliquez sur l'un d'entre eux, vous pouvez certainement y jeter un œil également De cette manière particulière, il vous donnera les réponses ici. Maintenant, une fois que vous avez reçu une réponse , vous pouvez en faire plusieurs choses. La première est que vous pouvez certainement partager cette réponse particulière avec quelqu'un. Vous pouvez le partager à partir d'ici le coin supérieur droit, où vous pouvez créer le lien et le partager avec vos utilisateurs avec vos amis. En dehors de cela, une fois la réponse générée, ChagPT vous offre plusieurs options où il peut la lire à haute voix pour Vous pouvez en faire une copie afin de pouvoir l'utiliser quelque part. Vous pouvez lui donner un pouce vers le haut ou bas en fonction de la réponse, ou vous pouvez lui demander de se régénérer Ces options apparaîtront également ici. Maintenant, en plus de cela, si vous souhaitez accéder à une nouvelle discussion, vous pouvez trouver de cette manière particulière plusieurs options, c' est-à-dire que vous pouvez joindre un fichier ici et le donner à Chat GPT pour l'analyser, puis donner des réponses en fonction de cela Vous pouvez également utiliser la partie intelligence où vous pouvez lui demander entrer dans le modèle lequel il réfléchit à votre requête, votre invite, puis à la réponse en fonction de cela. Cela va être une recherche sur le Web, afin que vous puissiez le connecter au Web ainsi qu'à Internet en ligne , puis faire des recherches et vous donner les résultats en fonction des recherches effectuées sur Internet. Ensuite, il existe également d'autres outils, qui sont désormais intégrés à Chat GPT, Dali, une plate-forme d'outils d' IA générant du texte en image, que vous pouvez utiliser à plate-forme d'outils d' IA générant du texte en image, partir d' Une nouvelle recherche est disponible et pensez à ce que nous recherchons. Ce sont toutes les options que vous aurez certainement ici par rapport à quatre, oh, que nous avons ici. Maintenant, en plus de cela, ce que nous cherchons ici, c'est si vous pouvez également voir les plans ici, quel plan nous sommes, donc si vous souhaitez améliorer vos plans, vous pouvez le faire à partir d' ici spécifiquement. Maintenant, en plus de cela, ce que nous voyons, ce sont les tâches qui se profilent à l'horizon en ce moment. Vous pouvez également commencer à créer des tâches, que vous pouvez confier à Chat GPT, et il exécutera ces tâches régulièrement, à intervalles réguliers pour lesquels vous l'avez défini Vous pouvez également voir votre propre GPT que vous avez créé. Si vous avez créé un GPT spécifique un but particulier, ils seront tous répertoriés dans cette section particulière du compte Maintenant, la personnalisation du GPT sera un cas dans lequel nous pourrons vous dire comment HGPT doit vous appeler ? Tu peux donner ton nom. Ce sont toutes des informations que vous donnez sur vous-même, vos intérêts, vos aversions et vos aversions, vous pouvez exprimer ici afin que le JGPT vous donne maintenant des réponses basées sur vos propres contributions, vos propres informations vos propres Que faites-vous ? Quels traits doit avoir le TAGVT ? Toutes ces choses que tu peux saisir ici ? De plus, il vous donne quelques suggestions que vous pouvez ajouter à partir d'ici. Rien d'autre ? Chat GPT devrait vous connaître Vous pouvez donner toutes ces informations, vos antécédents, votre expérience professionnelle, tout ce que vos antécédents, votre expérience professionnelle, vous pouvez saisir ici, de sorte que chaque fois que les réponses arrivent, elles arrivent en gardant tout cela à l'esprit. C'est vraiment génial car cela permettra de vraiment personnaliser et personnaliser les réponses en fonction du travail que vous effectuez. Ce sera la partie personnalisation. Si vous allez dans les paramètres, il y a aussi d'autres éléments, les paramètres généraux dont vous pouvez changer le thème des notifications d'apparence et de convivialité sont là si vous souhaitez une personnalisation, dont nous avons parlé, ainsi que la parole Contrôles des données, vous voulez voir si vous voulez supprimer le compte au cas où le profil Builder serait créé lorsque vous créerez votre propre Chan GPT, comment vous voulez qu'il soit montré aux gens, vous voulez le nommer d' une comment vous voulez qu'il soit montré aux gens, certaine manière Si vous voulez créer votre propre site Web ici, vous pouvez également le donner. Vous pouvez également le connecter à d'autres applications si vous le souhaitez. il s'agisse d'un Google Drive, Microsoft One Word , d'un lecteur ou d'un Drive professionnel ou scolaire, vous pouvez également le connecter afin d'en extraire des informations très facilement. En ce qui concerne la sécurité, vous pouvez voir qu'une authentification multifactorielle est activée, que l'abonnement existe, que vous pouvez le gérer, vous pouvez le supprimer, tout cela est possible Maintenant, une fois que vous avez cliqué sur l'icône en question au-dessus, vous accédez au nouveau chat juste ici, puis vous pouvez lancer le chat spécifiquement De cette manière particulière. Maintenant, en regardant cela, Chat GPT va vous donner la réponse en fonction de celle-ci, puis vous pouvez également la modifier si vous le souhaitez Tout cela sera possible. Vous pouvez maintenant voir que vous avez reçu la réponse de Chat JPT. Maintenant, si vous le souhaitez, vous pouvez à nouveau le modifier selon vos besoins. Maintenant, vous pouvez facilement le modifier et ensuite vous pouvez obtenir la réponse. Supposons que vous vouliez une certaine réponse, si vous voulez arrêter la réponse, vous pouvez également l'arrêter à mi-chemin De cette façon, la réponse s' arrêtera à mi-chemin et vous pourrez ensuite collecter toutes les informations si vous le souhaitez Ce sont toutes les fonctionnalités de l'outil que vous obtiendrez idéalement. Vous pouvez également rechercher certaines discussions que vous avez déjà effectuées dans le passé. Peut-être que vous pouvez simplement le rechercher de cette manière particulière. Et accédez à ces discussions très rapidement de cette manière particulière. Vous pouvez également utiliser l' option de recherche. J'espère que cela a du sens. Vous comprenez maintenant ce que sera l'interface JPT pour nous tous Je vais également vous montrer les autres modèles. Si vous utilisez la version gratuite GPT G four, c'est de cette manière particulière que vous pouvez l'utiliser J'espère que cela est clair pour tout le monde. Tout le monde comprend maintenant l'interface et l'interface utilisateur, la mise en page de ce JPT Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 16. Fonctionnalités de ChatGPT Plus: Bonjour, oui. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulions simplement vérifier quelles sont les fonctionnalités positives proposées Chat JVT dans leur modèle Donc, une fois que vous êtes sur l'outil et que vous avez activé la fonctionnalité positive, Chat JPT propose quelques éléments supplémentaires . La première sera évidemment la partie du renseignement. Vous pouvez utiliser plus d'intelligence. Alors ici, Chat JBT commencera à réfléchir davantage et à vous donner des informations plus précises C'est donc quelque chose de que vous obtenez dans la fonctionnalité plus. Voyons donc comment cela va fonctionner. Ainsi, lorsque vous lui donnez un message, il commence à réfléchir la réponse qu'il doit donner à la discipline, afin que vous puissiez voir, puis il vous donnera la réponse Ce sera une fonctionnalité qui vous aidera vraiment à obtenir informations plus précises sur la base desquelles vous pourrez les utiliser pour votre propre travail. C'est vraiment bien, que vous pouvez certainement utiliser ici. En dehors de cela, les fonctionnalités supplémentaires que vous pouvez voir ici sont que vous pourrez joindre fichiers de différents types ici, qui peuvent être un code, qui peuvent être des images , puis vous pouvez demander à TragIPT de l'analyser et de vous donner des réponses en fonction de cela et de vous donner des réponses en fonction Voyons quelques exemples de cela. Supposons que nous voulions que Tragic PT procède au débogage d'un code, afin de pouvoir lui donner un code de cette manière particulière et de le demander Il examinera l'image en particulier, essaiera d'analyser le problème avec le code, puis nous donnera quelques étapes de débogage Vous pouvez voir qu'il nous donne également un code recommandé de cette manière particulière. C'est l'une des fonctionnalités disponibles. En dehors de cela, supposons que vous souhaitiez déchiffrer ou simplifier une image complexe Nous pouvons également examiner cela. Disons donc que c'est l' image que nous lui donnons et que nous voulons qu'elle explique l'image, civilement , nous avons donné cette image et nous lui demandons de l' expliquer de manière simple Alors maintenant, il nous donne une description simple de l'image également de cette manière particulière. Ce sont des fonctionnalités supplémentaires que vous voyez, que vous obtenez dans une version plus, en particulier. De plus, si vous voyez ici, les éléments supplémentaires que vous y trouverez seront la partie code. Hormis la version gratuite, toutes les autres fonctionnalités sont disponibles dans la version gratuite, mais dans la version payante, en particulier, vous obtiendrez la partie du code où vous pourrez lui demander d'écrire une fonction ou de simplifier n'importe quel code. Tu peux m'aider à apprendre Python. Il peut également y avoir de nombreuses façons lui demander d'écrire un code. Maintenant, il va aller de l'avant et le faire pour nous également. Vous pouvez voir qu'il nous a donné un code Python ici. Ce sont les pièces supplémentaires que nous obtiendrons avec ATGPTplus. J' espère que cela a du sens. Vous comprenez maintenant les fonctionnalités supplémentaires de la version plus de l'outil. Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 17. Les fenêtres de jetons et de contexte: Bonjour, As. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons parler des jetons hA GPT que vous pouvez voir ici Les jetons sont que vous pouvez considérer de gros mots utilisés et comptés ici. Lorsque vous donnez une invite spécifique, les jetons sont générés et les différentes versions de hGPT ont des limites différentes, des limites de jetons existent Par exemple, hAGPE 3.5 avait une limite de jetons de 4 096 jetons, et ChaGpt 4 plus tard Et maintenant que nous en avons de nouvelles versions, le nombre de jetons que nous recevons ici est beaucoup plus élevé . La façon dont cela fonctionne est que chaque fois que vous donnez une invite à ce message GPT, l'invite prend certains des jetons à partir de là Supposons que vous donniez une très longue demande à ce que GPT 3.5 utilise jusqu'à 4 096, il utilise jusqu'à 4 000 il utilise jusqu'à nous reste plus que 96 jetons pour que ce GPT réponde Votre entrée et votre sortie GPT sont toutes deux prises en compte dans le montant total du jeton, la limite que nous avons ici C'est pourquoi vous pouvez parfois avoir une longue conversation avec Hat GPT. À la dernière étape, les réponses peuvent ne pas être aussi précises pas être aussi sensibles que informations que vous obtenez Dans un tel scénario, le chapeau auquel vous pouvez penser est de démarrer une nouvelle discussion. Ou ce que vous pouvez faire, c'est vous pouvez poursuivre et résumer la conversation complète, demander à hat GPT de résumer l'ensemble de la conversation de manière concise, puis le copier dans un nouveau chat et recommencer à partir de là afin que le nouveau nombre de jetons à nouveau généré pour le nouveau chat Il existe donc différentes manières déterminer le nombre de jetons qu' une invite particulière consommera. Nous avons donc également des outils comme un tokenizer avec un outil que vous pouvez utiliser ici. Voyons d'abord comment Open AI définit les jetons sur sa plateforme. Les jetons peuvent être considérés comme des morceaux de mots qu'ils possèdent. Vous pouvez voir qu'un jeton est presque égal à quatre caractères en anglais, qu'une ou deux phrases équivalent à environ 30 jetons, un paragraphe, environ 100 jetons, et ainsi de suite. Ici, vous pouvez en savoir plus sur les limites des jetons, leur prix et même explorer les jetons. Ici, vous pouvez voir que chaque mot reçoit un jeton spécifique. Par exemple, M est trois triple six. La couleur est 312, quatre, puis le rouge est 2266 Maintenant, si vous regardez le point, point est 13, qui reste le même partout. La deuxième période est également donnée comme 13. Cependant, si vous regardez le rouge en minuscules, c'est 2266, alors que le rouge en majuscules est 2297 Comme ça, c'est différent et c'est ainsi que vous pouvez voir que les jetons sont utilisés dans nos instructions. Maintenant, si vous souhaitez calculer une invite particulière, nous allons déterminer le nombre de jetons. Vous pouvez utiliser tokenizer ici. Vous pouvez voir que cette phrase particulière prendra environ sept jetons. Les personnages sont au nombre de 28. Si nous choisissons un texte plus gros, disons que nous choisissons ce gros texte Dans ce cas, il faut 81 jetons et 371 caractères. Chacun d'entre eux a maintenant été codé par couleur de cette manière, vous pouvez le comprendre. C'est l'idée qui sous-tend jetons qui doit être prise en compte. Chaque fois que vous utilisez CHAPT pour différentes raisons, gardez cela à l'esprit afin que vous en soyez conscient et que vous puissiez optimiser en conséquence afin d'obtenir de meilleures réponses Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 18. Fonctionnalité SearchGPT: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous voulons parler de la fonction de recherche GPT, récemment lancée par Chat GPT SarChpt est une fonctionnalité particulière qui utilise Bing pour fournir des informations en direct depuis Internet et vous donne toutes les données mises à jour Il active les besoins en temps réel. Search GPT détecte quand votre question nécessite des informations actuelles, par exemple des actualités ou la météo Il récupérera les données via Bing. Il rassemble des données fiables provenant de Bing, résume plusieurs sources en une seule réponse claire Il met également à votre disposition des liens. Chaque réponse inclut des liens vous permettent de vérifier les informations très facilement. L'utilisation de la localisation existe également données de localisation générales étant basées sur votre adresse IP, de sorte que les réponses de Chat GBT sont adaptées en conséquence De plus, si vous regardez sa disponibilité, la fonction HatGPT Search GPT est disponible pour les utilisateurs de GPT 40 sur des plans plus Search GPT est optimisé pour les données générales. Il manque d'informations hyper locales et n'est également disponible que pour les utilisateurs de GPT 40 La confidentialité est toujours une priorité ici. Maintenant, lorsque vous regardez quelles sont les nouvelles fonctionnalités de la recherche GPT, vous pouvez voir qu'il s'agit d'informations en temps réel Il extrait les dernières données du Web pour obtenir des réponses à jour. Il résume les réponses, vous donne des réponses claires et concises au lieu de donner des liens vers une liste De plus, les sources sont la transparence. Il cite les sources pour chaque réponse afin de faciliter la vérification. Les suivis contextuels conservent le contexte, permettent de poser des questions de suivi naturelles et de créer des formats flexibles. Ils peuvent présenter les données sous forme de tableaux, listes ou de puces pour faciliter les comparaisons Jetons donc un coup d'œil à cette fonctionnalité GBT sur Char GPT two. Donc, une fois que vous êtes sur Chan GPT, nous passons à la version mini de Char GPT 40 Vous pouvez voir que c'est la recherche, l'option Web que nous obtenons. Maintenant, ici, vous pouvez continuer et rechercher n'importe quelle information. Supposons que nous disions RichelObama, maintenant il va faire une recherche sur le Web, il va examiner différents articles et en fonction desquels il va extraire les informations à partir de là Maintenant, vous pouvez voir qu'il nous a également donné nouvelles récentes sur le sujet. Nous pouvons donc également voir différents articles à partir d'ici. Les sources sont fournies. Donc, si vous le souhaitez, vous pouvez également voir les sources ici d'où ils ont procédé et collecté les informations. C'est vraiment génial car cela vérifie ensuite les informations pour nous à partir de liens crédibles, ce qui authentifie et donne plus de crédit aux informations que l' outil Chan GPT C'est ainsi que nous allons utiliser la fonction de recherche GPT récemment lancée sur Chan GPT Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 19. Qu'est-ce que l'ingénierie de requête Engineering: Bonjour, oui. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous parlerons donc de l'ingénierie rapide. Comprendre en détail comment cela fonctionne réellement sur l'outil Chat GBT Alors, qu'est-ce que l'ingénierie rapide ? Alors lisons-le et comprenons-le clairement. L'ingénierie rapide est un processus de conception et d' optimisation des instructions utilisées dans les modèles de traitement du langage naturel tels que le chapeau GPT ou l'assistant virtuel Cela implique de créer des instructions claires, concises et efficaces pour obtenir le résultat souhaité. Par exemple, une ingénierie rapide fabriquer un leurre de pêche efficace, tout comme un leurre bien conçu est plus susceptible de capturer le poisson Une invite bien conçue sera également plus susceptible de nous donner les résultats souhaités. Il existe trois grands principes d'ingénierie rapide que vous devez garder à l'esprit lorsque vous travaillez avec cet outil. Le premier peut être spécifique. Plus vous définissez de critères, plus le résultat sera ciblé. Plus nous fournirons des informations spécifiques à l'outil Chat GPT, cela nous donnera des réponses bien mieux souhaitées et structurées sur cette base Travaillez par étapes. Nous devons donc décomposer une tâche en petits morceaux de tâche que nous lui donnons Nous ne pouvons pas continuer et demander à ChaGpt d'écrire un livre pour nous. Nous devons donc le structurer en petites étapes. Alors peut-être en discutant du sujet du livre, quel sera le sujet du livre ? Réfléchissez ensuite à la table des matières. Quels seront les sujets, chapitre un, chapitre deux. Quels en seront les chapitres ? Ensuite, travailler sur chacun des chapitres l'un après l'autre. Travailler par étapes permet vraiment d'obtenir de bien meilleures réponses entre les deux. L'autre chose que vous pouvez garder à l'esprit est d' itérer et d'améliorer Ainsi, une fois que vous aurez reçu une réponse de Chat IPT, nous pourrons également retravailler les entrées que nous donnons De plus, nous pouvons améliorer les résultats fournis par Chat JBT Nous pouvons aller de l'avant et modifier cela. Nous pouvons demander d'une autre manière. Nous pouvons sortir différentes versions du résultat que nous avons obtenu et demander à nouveau d' improviser à partir de cela Tout cela doit être un processus continu. C'est ainsi que votre ingénierie rapide va évoluer et s'améliorer au fil du temps. Maintenant, qu'est-ce qu'une bonne invite ? bonnes instructions se résument toutes aux données sur lesquelles le modèle a été entraîné Les données GPT du chat, qui se trouvent sur le back-end qu'ils ont extraites, toutes basées sur les données qu'ils ont extraites et maintenant, elles nous donnent les réponses Ce sont des paramètres, de bonnes instructions. Comme nous ne pouvons contrôler qu'un seul d'entre eux, voici à quoi ressemble la bonne invite Donc, pour ce qui est de l'inspiration, nous devons garder à l'esprit un langage clair et concis C'est direct et sans équivoque. Quelle que soit l'invite que vous donnez à l'outil, elle doit être très claire et concise, au point que des instructions vagues produiront des réponses vagues Nous devons donc simplement aller de l'avant et garder cela à l'esprit. Le personnage qui vous est attribué à ce GPT, également connu sous le nom de personne qu'il agira dans l'invite, peut avoir un aspect Nous en parlerons également là où vous Vous pouvez demander au CHAPT d' agir d'une certaine manière, comme un philosophe, peut-être un médecin ou un ingénieur Ainsi, vous pouvez demander à HAG d'agir d' une certaine manière et de donner les réponses L'autre point concerne les informations et les exemples que vous fournissez, également appelés « contributions ». Plus vous donnerez d'exemples d'informations spécifiques dans votre contribution, les réponses seront très bonnes. Vous obtiendrez des réponses de haute qualité. Une tâche spécifique que vous demandez à CHATPT d'effectuer, également connue sous le nom de sortie souhaitée. Nous devons nous assurer que nous devons demander une tâche spécifique afin de pouvoir espérer obtenir le résultat souhaité. pouvoir espérer obtenir le résultat souhaité. Affinement nécessaire une fois que vous avez reçu votre première réponse, également appelée réération jusqu'à réception du résultat souhaité. Encore une fois, il s'agit d'affiner les résultats que nous obtenons et, encore une fois, demander d'une manière différente d'obtenir de meilleurs résultats avec CharGV Maintenant, en ce qui concerne les principales étapes, vous pouvez garder à l'esprit définir le problème ou l' objectif de manière claire, expliquer clairement ce que vous souhaitez que GBD vous aide à utiliser en utilisant des mots clés et des phrases pertinents Dans l'invite, vous devez saisir termes les plus utiles liés au secteur et au sujet dans le bal de fin d'année pour obtenir le résultat souhaité , rédigez l'invite. Création d'un formulaire concis qui communique clairement les informations et les tâches que l'outil doit exécuter De plus, en dehors de ces tests, le processus d'itération de votre processus d'évaluation doit en faire partie Générez des réponses avec Ctrip. Une fois que vous avez obtenu les réponses, vous évaluez les résultats. Vous allez de l'avant, vous répétez et vous demandez des améliorations, vous modifiez cela et vous demandez d'une manière différente à Tragibt d'obtenir les réponses souhaitées C'est ce qui va être une ingénierie rapide. façon dont vous donnez votre bal de fin d'année à l'outil, qui définira les réponses aimables que vous en retirerez . J'espère que cela a du sens. Vous comprenez l' ingénierie rapide maintenant. Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 20. L'intuition derrière les invites: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons discuter de l'intuition qui sous-tend les instructions. Ainsi, lorsque vous commencez à donner des instructions aux modèles LM ou à l'outil, l'intuition ou le modèle à partir duquel vous essayez d'accéder font toute la différence donc toute la différence en fonction de l' invite que vous donnez et du type de références que l'outil possède fait donc toute la différence en fonction de l' invite que vous donnez et du type de références que l'outil possède à partir des données passées. Donc, quelle que soit l'invite que vous donnerez à chaque mot, qu'il soit courant ou non, qu'il ait été courant ou non dans le passé, fera une grande différence dans le type de résultat que vous allez obtenir ici. Cela fait donc une grande différence que l'intuition qui sous-tend l' invite soit très claire, et cela définira le type de réponse que vous allez obtenir à partir de ces invites Pour vous donner un exemple simple de ce que nous entendons par là. Supposons donc que je donne une simple demande à Had GPT, où je dis de terminer cette histoire, c' est-à-dire Mary Had a little Maintenant, cette phrase particulière Mary Had a Little est un modèle bien connu, qui est bien connu, et peut-être que sur Internet, il existe une énorme quantité de contenu autour de Mary had a little lamb et le poème entier s'y trouve. Il existe donc de nombreuses références sur lesquelles l'outil a été formé. Il dispose donc déjà de nombreuses données à ce sujet. C'est pourquoi il vous donnera des réponses de la même manière, car les points de données qu' il a appris y sont intégrés, de sorte qu'il peut récupérer ces y sont intégrés, de sorte qu'il peut données et vous donner des informations à leur sujet. Cela sera donc très spécifique aux données sur lesquelles il a été formé. Vous pouvez donc voir que ce schéma est extrêmement courant, bien connu et répétitif dans tous les domaines. Alors que si je donne une indication particulière, qui complète l'histoire, une fille nommée Mary avait un microscope Maintenant, quand je fais cela, quand j'ajoute du microscopique, cela devient très spécifique Peut-être que l'outil n'est pas entraîné sur le nombre de modèles qui l'entourent . L'outil n'est pas entraîné, il ne possède pas autant de références. Une fille nommée Mary est générique, elle a peut-être beaucoup de références à ce sujet, mais la microscopie sera quelque chose de très spécifique Dans ce cas, puisqu'il n' a pas de telles références, il va s'appuyer sur cela et essayer de générer le mot suivant. Au fur et à mesure que l'outil sera entraîné, il examinera le mot et créera une histoire autour de lui. Comme vous pouvez le voir ici. C'est ainsi que nous voulons nous assurer que chaque fois que nous donnons des instructions à ces outils d'IA, quel est le schéma ? Y a-t-il un schéma dans l' invite que vous donnez ? Le schéma est-il bien connu ou très spécifique ? Cela définira le type de sortie que vous allez obtenir de l'outil. Garder cela à l'esprit fait donc toute la différence, car c'est ainsi que vous pourrez personnaliser l'outil pour qu'il donne des réponses en fonction de vos besoins. Si vous avez affaire à un scénario spécifique dans lequel vous souhaitez une solution spécifique, nous devons indiquer que le modèle est bien connu et que nous recherchons le résultat souhaité. Mais si nous travaillons sur un projet particulier où nous voulons examiner ce qui est possible, quelles sont les possibilités et nous voulons expérimenter de nouvelles choses, alors peut-être que le modèle que nous voulons suivre est très spécifique. Nous pouvons donner des mots rares, mots uniques comme ceux-ci, qui n'ont pas beaucoup de références au passé, et l'outil peut simplement fournir de nouvelles idées à ce sujet. J'espère que cela a du sens. J'espère que vous comprenez comment nous devons examiner les instructions et l'intuition qui les sous-tendent et comment nous devons choisir mots qui peuvent définir les résultats que nous en tirons 21. Tout le monde peut programmer avec des invites: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulions comprendre qu'avec Chat JBT, tout le monde peut désormais programmer à l'aide d'instructions Ce que nous voulons dire par là, c'est que vous pouvez entraîner l'outil pour qu'il réponde à vos besoins. Maintenant, cela peut être vraiment utile et c'est ainsi que l'on peut dire qu'un assistant idéal fonctionne. Dans lequel vous donnez une formation spécifique et vous voulez un certain type de résultat de la part de votre assistant, sur la base duquel il vous donnera ces réponses. Alors maintenant, tout le monde peut simplement donner ces instructions pour programmer Chat GPT, ou tout autre outil d'IA pour donner des réponses selon vos besoins Pour voir cela dans la pratique, ce que nous voulons dire par là est. Disons que je donne une première, je définis certaines attentes avec l'outil selon lequel, chaque fois que vous générez une sortie, chaque fois que vous générez une sortie, transformez-la en une liste de valeurs séparées par des virgules C'est un réglage des attentes que j'ai fait, qu'il reconnaît, et maintenant je donne mon point de données. Où je dis que je m'appelle Tami Das et que je donne un cours sur l' IA générative pour les professionnels des ressources humaines Maintenant que j'ai défini cette attente plus tôt, cela me donne la réponse de cette manière particulière. Alors maintenant, quand ça me donne ça, je veux le modifier Je veux changer cela et donner plus de règles à l' outil Cha GBT pour me former Je dis donc qu'à partir de maintenant, les colonnes de la liste de valeurs séparées par des virgules devraient être le nom, cours et le rôle, une autre attente de réglage Donc, il le gardera également à l'esprit, puis il me donnera le résultat. Donc ça me donne automatiquement. Ce n'est donc pas l'avantage, c'est que je n'ai pas à fournir le point de données une fois de plus. Il en a déjà tenu compte, et passe maintenant directement à la sortie, c' est-à-dire qu'il prend les colonnes particulières comme nom, cours et rouleau, et me donne cette et passe maintenant directement à la sortie, c' est-à-dire qu'il prend les colonnes particulières comme nom, cours et rouleau, et me donne cette sortie correctement. Donc c' est vraiment génial. Il est en train d'être programmé. L'outil est en train d'être programmé ou formé aux différentes règles ou attentes que vous définissez avec lui. De plus, en apportant encore une fois quelques modifications, je dis qu' en plus de tout ce que je saisis, générez des exemples supplémentaires adaptés au format de DCS felist Encore une fois, je n'ai pas besoin de fournir des exemples moi-même. Il crée automatiquement ces exemples dans le même format. Dans le même format que celui que je propose ici. Alors maintenant, vous voyez qu'en suivant toutes ces étapes, nous avons programmé l'outil Chat GPT pour qu'il donne une réponse d'une certaine manière. Maintenant, lorsque je donne une simple invite comme celle-ci, cela me donne immédiatement le résultat de cette manière particulière, car présent, il est déjà entraîné Il sait qu'il doit tenir compte de ces trois colonnes. Il doit fournir le premier résultat, puis donner des exemples supplémentaires. Donc, tout cela est réuni en une seule fois. Vous comprenez donc comment l' outil va fonctionner, si vous voulez un type de réponse ou de résultat spécifique pour votre entreprise, pour votre travail, l'outil peut être programmé. N'importe qui peut programmer l'outil selon ses besoins en définissant ces attentes, en donnant ces règles, puis vous commencez votre travail, donnez vos instructions et obtenez les résultats souhaités. 22. Préparer les invites: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous parlerons donc de l'amorçage rapide. amorçage rapide est donc un concept qui fait référence à la pratique consistant à fournir une entrée initiale au modèle à l'outil Hat GPT avant de générer tout type de réponse Cette entrée initiale aide donc vraiment à orienter l'outil vers la génération d'une réponse plus pertinente et personnalisée pour vous. Il s'agit donc de la saisie prévue par l'utilisateur. Il est donc très crucial et important que chaque fois que nous donnons des instructions à l'outil HatGPT, nous donnions un certain contexte, un aperçu du type d'informations que vous recherchez exactement type d'informations que vous recherchez exactement Par exemple, sans me préparer, disons, je dis, où dois-je aller pour mes prochaines vacances Maintenant, c'est quelque chose de super générique. Maintenant, HattPT le trouvera extrêmement générique en tant qu' entrée donnée et y donnera une réponse très générique Cela me donnera toutes sortes d'endroits dans le monde, d' accord, et des informations à ce sujet. Mais maintenant, pensez-y si je donne un peu de contexte, d'accord ? Disons que je veux dire que j'aimerais partir en vacances pour mes prochaines vacances. Je pars en voyage avec ma femme et mes enfants. L'emplacement doit être tropical. J'adorerais aller à la plage. J'aimerais prendre un vol direct de chez moi à LAX, et j'ai un budget de voyage de 5 000$ Où dois-je aller pour mes prochaines vacances ? Alors, que se passe-t-il ? J' ai donné un certain contexte. J'ai donné des scénarios, des éléments spécifiques que je recherche, mes intérêts, mes goûts et mes aversions, tout ce que j'ai indiqué dans le contexte Et maintenant, grâce à cela, la réponse sera bien meilleure, beaucoup plus pertinente et personnalisée selon mes besoins particuliers. C'est ce que nous appelons un amorçage rapide. Regardons un autre exemple. Supposons que je vous demande de créer trois titres potentiels mon nouveau cours en ligne qui enseigne aux gens comment utiliser l'IA. Encore une fois, c'est super générique car Chat GPT va me proposer toutes sortes de titres possibles, qui répond à cet objectif Mais maintenant, si je donne un peu de contexte dans lequel je dis cela, veuillez créer trois titres potentiels pour mon nouveau cours en ligne qui enseigne aux gens comment utiliser l'IA. Voici un exemple de certains titres de cours récents. Veuillez en imiter le style et le format écrit. Disons que je donne un peu de contexte, mes cours actuels s'appellent masterclass de montage vidéo Éditez vos vidéos comme un pro, master class de cinématographie, de vidéographie complète Maintenant, lorsque je donne un contexte comme celui-ci, les résultats seront bien meilleurs. L'outil imitera le style d'écriture de ces exemples particuliers que j'ai partagés et me donnera des réponses en fonction de cela C'est pourquoi vous devez garder cela à l'esprit que chaque fois que vous donnez une invite à utiliser ce GPT, nous devons également fournir des informations contextuelles afin que vous obteniez la réponse la plus spécifique souhaitée 23. Invites racine: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous avons voulu comprendre le concept d' instructions root utilisé par ces modèles d'IA Donc, en général, ce qui se passe, c'est qu'ils des instructions de base sur le back-end root qui leur sont intégrées, qui fixent les règles base concernant la manière dont les sorties vont entrer Il est donc logique que nous identifiions et établissions également ces règles de base pour obtenir un type de réponse spécifique. Vous pouvez donc utiliser l'outil pneumatique manière à l' entraîner à respecter ces règles de base chaque fois qu'il ces règles produit un quelconque type de sortie. Peut-être que vous appartenez à un secteur spécifique et que vous avez besoin de réponses adaptées à ce secteur. Vous pouvez donc intégrer ces informations dans l'outil afin qu'il en tienne compte à tout moment chaque fois qu'il donne un type de réponse. Cela aide donc vraiment à personnaliser les solutions selon vos besoins, et il y a plus de chances d' atteindre la solution beaucoup plus rapidement. Donc, juste pour vous donner un exemple pratique de ce à quoi nous faisons référence, supposons que nous définissions les règles de base avec l'outil d'IA où nous disons que vous êtes mon assistant personnel. Chaque fois que vous fournissez des résultats, assurez-vous de donner recommandations le plus rapidement possible, ne recommandant que des choses qui me feront gagner du temps. Ne suggérez pas de choses qui ne vous font pas gagner du temps. OK ? Telles sont donc mes attentes, et vous pouvez voir qu'il est indiqué que la mise à jour a permis d'économiser des revenus, de la mémoire. OK ? Donc, ce qu'il fait, c' est au backend, c'est enregistrer dans la section mémoire que les réponses devraient sortir ainsi à l'avenir. Alors maintenant, prenons un exemple. Je dis que je dois aller faire les courses. Que me conseilleriez-vous de faire pour faire mes courses ? Si vous voyez que toutes les réponses qu'il va donner maintenant seront fondées cette règle de base particulière, d'accord ? Comme option la plus rapide, commandez en ligne et livrez à domicile. Ça fait gagner du temps, d'accord ? Réorganiser les anciens articles, cela prendra de deux à 5 minutes au total Donc pas de voyage, pas de repères. Encore une fois, en faisant référence au même point, cela va nous faire gagner beaucoup de temps. OK. Si vous devez vous y rendre physiquement, le temps minimum requis, vous pouvez ouvrir une application Notes, établir une liste stricte des articles que vous souhaitez acheter. Il n'y a donc rien d'autre que vous achetez. Allez au magasin le plus proche, pas au magasin le moins cher. OK, ça te fait gagner beaucoup de temps. Récupérez et ramassez les articles en un seul pass, non ? Vous payez en libre-service ou par carte, UPI vous fait gagner du temps, partez immédiatement Vous voyez maintenant que les réponses vont toutes répondre à cette attente que j'ai définie avec l'outil De même, disons un autre scénario, je dois acheter une nouvelle voiture. Que me suggérez-vous de faire ? OK ? Donc, dans ce cas également, il gardera cela à l'esprit, en ne présélectionnant que deux voitures. OK ? Un agrégateur, que vous pouvez filtrer par budget , morphologie et point final selon deux options Moi, c'est du temps perdu. OK ? Continuez donc à vous référer au fait que nous devons gagner du temps autant que possible dans chaque réponse. Verrouillez le budget et l'EMI. Vous pouvez donc voir que les réponses seront désormais entièrement personnalisées en fonction de cette attente définie. configuration préalable de ces proms root, avant d'utiliser les outils d'IA, aide donc beaucoup à obtenir des solutions beaucoup plus personnalisées à nos requêtes, ce qui permettra de résoudre efficacement de nombreux problèmes beaucoup plus rapidement 24. Limites de taille des invites: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons parler des limites de taille des messages instantanés. Comme nous le savons, les outils d'IA se développent au fil du temps, sorte que les limites de taille rapides augmentent également. Ce ne seront pas les précédents comme 3.5, 4.1 avec les versions AGBT En ce moment, nous sommes assis à Tra GBD 5.2. Ces limites de taille rapides ont donc également augmenté. Cependant, en gardant cela à l'esprit, cela n'a toujours aucun sens de transférer toutes les informations possibles dans Chat GPT et lui demander simplement d'analyser et de trouver des solutions Donc, juste pour vous donner un aperçu de la façon dont cela a évolué au fil du temps. Donc, actuellement, si vous voyez quand GPT 3.5 a débuté, il contenait environ 16 000 jetons qu'il pouvait prendre en compte Et puis une fois que GPT quatre est entré dans l' image quatre, oh, ces chiffres ont augmenté. Hein ? Donc, au fil du temps, cela s'est beaucoup amélioré. Donc, si nous examinons spécifiquement, disons, les versions actuelles, que nous avons, GPT 5.2 a également une limite de taille rapide spécifique, qui est très élevée, qui est d'environ 400 000 jetons que nous pouvons donner, ce qui signifie essentiellement que vous pouvez coller de très longs documents, qui peuvent être des livres entiers, qui peuvent être des livres entiers grandes bases de code, de longs contrats juridiques, tout cela peut être inclus facilement sans les casser. Ainsi, les jetons, limites particulières, la taille du bal de fin d'année fonctionneront. Cela dit, si vous avez un document volumineux que vous voulez que TRagpt analyse et vous propose des solutions pour une meilleure façon de le faire, plutôt que de jeter l'ensemble du document dans l'outil, l'idée que si vous avez un document volumineux que vous voulez que TRagpt analyse et vous propose des solutions pour une TRagpt analyse et meilleure façon de le faire, plutôt que de jeter ensemble du document dans l'outil, l' est de sélectionner des sections spécifiques du document Reprendre les sections spécifiques d' un document et le confier à Cha GPT pour qu' le résume pour en faire ressortir l'essence il le résume pour en faire ressortir l'essence ou le mettre en différents points, pour trouver une solution Ainsi, vous pourrez utiliser l'outil de manière beaucoup plus efficace. Alors, disons que vous avez un document de 1 000 mots, vous pouvez sélectionner des segments spécifiques. Supposons qu'il y ait cinq segments de ce document, vous pouvez les choisir un par un et demander à Cha JPT résumer, puis vous aurez cinq résumés différents, que vous pourrez assembler de manière concise, toujours à l'aide de Cha GPT, et vous pourrez ensuite les utiliser pour votre projet Ce sera donc la bonne approche que vous devriez utiliser lorsque vous traitez une énorme quantité de données et que vous souhaitez que Cha GBT les analyse Le point fondamental est donc que si vous avez une énorme quantité de données, vous pouvez déterminer quelle est la partie la plus importante de ces données en particulier, celle qui vous permettra d'obtenir le bon résultat. Vous avez donc une tâche spécifique à accomplir pour effectuer cette tâche particulière. Quel aspect de ce document est le plus crucial, que vous seul pouvez fournir au CHAGPT pour l'analyser et en tirer une solution J'espère que cela a du sens. Cela va vraiment vous aider , car vous allez alors utiliser l'outil de manière très efficace, aller à l' essentiel et comprendre quel est le domaine principal et quelles informations spécifiques sont les plus précieuses pour le HAGPT pour vous obtenir les bonnes réponses. 25. Présenter de nouvelles informations dans le LLM: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous allons comprendre une autre approche que vous pouvez utiliser avec ces modèles de LLM, qui leur apportera de nouvelles informations Ce qui va se passer, c'est qu'une grande partie des informations qui leur ont été fournies l' ont été à une certaine date et heure, n'est-ce pas ? Aujourd'hui, elle dispose d' une grande quantité d'informations sur lesquelles elle est formée, mais nous ne pouvons pas dire que ce sont des informations complètes dont elle dispose. Il peut donc y avoir beaucoup d'informations dont ils ne sont pas au courant. Ce qui est génial, c'est que lorsque vous utilisez ces outils, nous pouvons ajouter ces informations. Nous pouvons leur présenter ces nouvelles informations, et l'outil en tiendra automatiquement compte lors de la diffusion du résultat. Cela va donc être vraiment puissant car vous pourrez alors l'utiliser dans différents formats. Ainsi, par exemple, si vous travaillez dans le domaine informatique pour votre entreprise, vous pouvez donner des informations générales sur votre entreprise. Vous pouvez savoir combien d'employés vous avez, quel type de produits vendez-vous, quels sont vos produits gagnants et perdants. Vous pouvez donner beaucoup d'informations , puis vous demander d'énoncer votre problème. Il faudra donc prendre en compte les informations que vous avez données lorsque vous donnerez une solution de yoga. De même, vous pouvez fournir des rapports, vous pouvez fournir une analyse de données. Vous pouvez fournir des enquêtes du passé. Vous pouvez donner des informations sur le comportement de vos clients. Il peut y avoir beaucoup d' informations que vous pouvez donner de votre côté à l'outil , puis il en tiendra compte et vous fournira le résultat correspondant à vos besoins. Donnez-vous un exemple pratique de ce à quoi nous faisons référence ici. Supposons que je donne un message, juste un message qui indique, pour revenir à l'exemple précédent, combien d'oiseaux se trouvent à l'extérieur de ma maison ? Maintenant, l'outil ne peut pratiquement pas nous donner une sortie pour cela. Il nous donne donc une réponse courte, ai aucune idée, il est tôt le matin et, comme il me donne une idée de base, il ne dispose pas de suffisamment d'informations pour nous donner une réponse à cette question. Maintenant, ce que je fais, c'est lui donner quelques points de données. Disons que je dis que l'observation historique de la moyenne des oiseaux à l'extérieur de ma maison remonte à 120, février 150, etc. Je lui ai donné quelques données. Il va donc en tenir compte et maintenant le résultat est que, puisque nous sommes en janvier, ce sera donc environ 120. Alors maintenant, grâce informations que vous lui avez fournies, il les a prises en compte et nous a fourni une solution de sortie pour cela. Maintenant, si je m'appuie sur cela, disons que je m'appuie sur cela et que je donne plus d'informations, disons que ma maison est recouverte d'un dôme en verre. Désormais, les animaux peuvent entrer et sortir. Tous les animaux vivent éternellement dans le dôme de verre, puis je pose la question. Il va donc en tenir compte à nouveau. Vous pouvez donc voir qu'il est dit que cela en fait un problème logique et non un problème prévisible. OK. Réaffirmons les contraintes ici. La maison est sous un dôme en verre scellé, d'accord ? Ainsi, nous allons prendre en compte les informations supplémentaires pour élaborer une solution personnalisée ou une réponse à votre demande. L'idée est donc qu'à partir de là, ce que nous devons comprendre, c'est que lorsque vous utilisez l'outil, vous pouvez fournir les informations que vous avez mises en place. Et en tant que document justificatif, en tant que ressource de support, à laquelle il peut se référer, puis à l'aide de celui-ci, il vous fournira les résultats souhaités. J'espère que cela a du sens. J'espère que vous comprenez la stratégie, comment vous pouvez utiliser l'outil de manière très efficace en fournissant toutes ces informations supplémentaires de votre côté. 26. 30 amorces simples avec prompts: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, je voulais simplement partager quelques instructions simples que vous pouvez garder à portée de main. Peut-être que vous pouvez le mettre sur votre ordinateur, quelque part sur votre système, ce qui peut facilement vous aider à obtenir des informations très rapidement à partir d' charge. Jetons donc un coup d'œil à ça. Voici une trentaine d'instructions que j'ai décrites ici, qui sont des bals concis et simples destinés à vous inspirer et à obtenir des informations plus rapidement Et c'est ainsi que cela va se passer, en définissant peut-être le terme suivant et en donnant une métaphore Expliquez le but de quelque chose, créez un modèle pour quelque chose, élaborez un plan pour ce podcast. Aidez-moi à établir un budget pour les choses que vous voulez. Suggérez-moi quelques suggestions d'écriture créative pour me permettre de démarrer. Réfléchissez à dix idées pour améliorer la rédaction de la transcription Rédigez une liste de chapitres bien pensée pour un livre sur, disons, un livre que vous êtes en train d'écrire. Quelques recettes utilisant ces ingrédients. Il s'agit d'une trentaine d'instructions , que vous pouvez imprimer, conserver avec vous et les utiliser chaque fois que vous en avez besoin J'espère que cela vous sera vraiment utile , car vous pourrez ainsi obtenir vos réponses plus rapidement. Vous n'avez pas besoin de trop réfléchir, vous pouvez simplement regarder ceci, l' écrire et obtenir les réponses très rapidement. Merci beaucoup, les gars, d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 27. Nouvelles idées et génération de texte: Bonjour, Dice. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous verrons certaines des instructions pratiques du quotidien que nous allons examiner, les mettre en pratique et voir comment l'outil va fonctionner pour nous Ce seront donc des instructions qui seront utiles pour notre travail quotidien et notre idéation Ils sont conçus pour fournir un cadre d'incitation pratique aux personnes qui cherchent à améliorer rapidement leur productivité et leur production créative Voici donc quelques-unes d'entre elles. Le premier que nous allons examiner est le brainstorming de nouvelles idées, où nous avons créé cette formule, dans laquelle nous disons que je cherche à explorer un sujet dans un format particulier Avez-vous des suggestions sur les sujets que je pourrais aborder ? Prenons donc quelques exemples. Je souhaite créer une page Instagram qui couvre les voyages. Quelles idées avez-vous sur des sujets que je pourrais inclure, tels que les destinations économiques et les joyaux cachés à visiter ? Autre exemple je travaille sur un bulletin d'information qui met l'accent sur la technologie. Pouvez-vous recommander des sujets susceptibles d'intéresser mon public, tels que les derniers gadgets et mises à niveau logicielles ? Voyons cela en action, comment cela va fonctionner pour nous. Supposons que nous prenions cette invite particulière et l'utilisions sur le chapeau GPT voir quel type de réponse elle nous donne Alors maintenant, il va regarder le message et nous donner les informations. Donc, des destinations économiques, joyaux cachés, d'accord, dont nous pouvons parler ici, des guides culinaires locaux. Cela nous donne des défis, des astuces de voyage, des récits de voyage en solo, des voyages durables Ce sont tous les différents types d' idées de pages que nous recevons actuellement et que nous pouvons explorer. Et maintenant, vous pouvez vous y plonger en profondeur. Supposons donc que vous souhaitiez savoir plus sur les récits de voyages en solo, vous pouvez demander à Tat GPT de vous en dire plus à ce sujet C'est ainsi que nous pouvons utiliser ces instructions très rapidement et obtenir les résultats souhaités. autre exemple que nous pouvons prendre en compte ici est la génération de copies, qui est essentiellement une autre invite nous avons créée dans laquelle nous disons que je suis intéressé par un type de texte qui met en évidence les avantages d'un sujet particulier. Maintenant, veuillez m'écrire un chiffre à ce sujet. Supposons maintenant que j' aie besoin d' une campagne par e-mail qui présente les fonctionnalités de mon nouveau produit Pouvez-vous m'en écrire un sur la facilité d'utilisation et le prix abordable du produit ? Un autre exemple peut être que je suis intéressé par une page Web qui décrit les avantages de mes services de coaching. Pouvez-vous m'en écrire un sur l'approche personnalisée et résultats prouvés de mon programme de coaching. Maintenant, nous pouvons également voir comment cela va fonctionner. Cela va donc nous donner la réponse. Il prend donc également les informations des discussions précédentes des discussions précédentes et nous donne toutes les informations. Pourquoi choisir notre programme de coaching ? Stratégie personnalisée pour votre entreprise. succès prouvé avec des résultats concrets, des experts, des conseils, un soutien continu et optimisation, pour atteindre une croissance durable. OK, prêt à maîtriser vos publicités. Alors maintenant, il lance également un appel à l'action d' ici la fin. Manière très efficace et très structurée de nous donner la réponse que nous attendons. C'est donc le genre d'instructions quotidiennes, les gars, que vous pouvez commencer à regarder Dans la vidéo suivante, nous allons voir d' autres instructions quotidiennes pratiques que vous pouvez utiliser 28. E-mails de clients et rédaction en masse: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. En continuant avec la vidéo précédente, examinons d'autres scénarios de prods pratiquement quotidiens Un autre scénario peut être celui du client et du support client. La formule rapide que nous avons trouvée est je voulais agir en tant qu'assistante du support client ayant une caractéristique particulière. Comment répondriez-vous à un texto en tant que représentant de notre type d'entreprise ? Par exemple, je veux que vous agissiez en tant qu' assistante du support client, qui est analytique ? Comment répondriez-vous à un client qui a rencontré un bogue lors de l'utilisation notre logiciel en tant que représentant de notre start-up technologique ? Ou un autre exemple pourrait être je veux que vous agissiez en tant qu'assistante client incarnant la confiance et l'empathie Comment aideriez-vous un client à résoudre un problème de facturation en tant que représentant de notre société de services financiers ? Voyons donc quelques exemples de cela. Supposons donc que nous prenions le premier. Vous pouvez maintenant voir qu'il écrit la réponse pour nous ici et qu'il demande des informations spécifiques concernant le bogue, le message d'erreur exact, la version du logiciel. Toutes les informations requises sont demandées dans l'e-mail. De même, examinons d'autres scénarios. Un autre scénario peut être de générer des analogies. Les analogies peuvent être très utiles lorsqu'il s'agit un sujet complexe et que le concept est difficile à comprendre tels cas, une analogie aide vraiment à simplifier le sujet et à mieux comprendre. Le message que nous utilisons ici est j'essaie de comprendre le concept d'un concept particulier, qui m'a aidé à mieux comprendre ce concept en créant une analogie pratique et facile à comprendre. Par exemple, j'essaie de mieux comprendre le concept de photosynthèse Aidez-moi à mieux comprendre ce concept en créant une analogie pratique et facile à comprendre. Prenons donc cet exemple. Un autre exemple est que j' essaie de comprendre le concept d'optimisation pour les moteurs de recherche. Aidez-moi à mieux comprendre ce concept en créant une analogie pratique et facile à comprendre. Prenons donc le premier et voyons ceci. Nous essayons donc de comprendre le concept de photosynthèse, alors ici, il s'agit de le décomposer. De cette manière particulière. Décomposez la photosynthèse en une utilisation simple à comprendre Imaginez que votre usine ressemble à une usine alimentée à l'énergie solaire. L'analogie est qu'ils considèrent comme une usine. Le travail de l'usine consiste à fabriquer de la nourriture, mais au lieu d' utiliser l'électricité, elle utilise la lumière du soleil. Voici comment cela fonctionne. Maintenant, il vous donne une analogie avec une usine pour expliquer le concept de photosynthèse C'est vraiment génial car cela va simplifier de nombreux sujets complexes à comprendre dans tous les domaines du travail. Un autre exemple pratique demande : pouvons-nous créer des copies en masse Donc, la formule que nous utilisons ici est veuillez proposer un certain nombre de contenu pour un type de contenu pour une plate-forme qui inclut des références. Par exemple, veuillez publier huit bulletins d' information par e-mail pour mon site d'investissement, qui incluent des rapports sectoriels et des analyses de données. Veuillez créer quatre scripts vidéo pour une chaîne YouTube marketing qui incluent des opinions d'experts et des informations sur les tendances du marketing numérique. Regardons donc le dernier Maintenant, il va nous donner quatre scripts vidéo. Vous pouvez voir que le script vidéo est composé de segments particuliers, le narrateur, l' intro, Tout cela figure également dans la section deux, la conclusion, puis dans la deuxième vidéo. script vidéo spécifique complet avec la structure fournie et les jeux de rôle particuliers sont également mentionnés très clairement. C'est ainsi que ces bals de fin d'année quotidiens seront vraiment utiles comprendre et accomplir certains travaux, ce qui sera très productif pour notre entreprise J'espère que cela a du sens. Vous comprenez le concept des instructions quotidiennes, année pratiques que vous pouvez utiliser Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 29. Modificateurs pour de meilleurs résultats: Bonjour, je suis le bienvenu à cette session. Au cours de cette session, nous voulons voir comment utiliser les modificateurs pour améliorer nos instructions. Il peut y avoir différents types de modificateurs que vous pouvez utiliser ici, comme des qualificatifs, des mots tels que quelques-uns, beaucoup, tous, ils aident vraiment à donner un aperçu plus précis de l'invite Les adjectifs peuvent également décrire ou modifier des noms et des pronoms. Ils peuvent également être très utiles, comme le rouge, le joyeux, le grand , Lorsque vous dites que vous voulez que Chat ZIP rédige un blog passionnant, il comprendra exactement le ton lequel il doit fournir la réponse. De même, les adverbes, les verbes qui décrivent des mots qui modifient les verbes, adjectifs ou les adverbes, comme intensificateurs, que vous pouvez utiliser ici, qui peuvent être extrêmement, totalement négatifs, qui peuvent être extrêmement sont très bons à utiliser car ces modificateurs aideront vraiment à annuler tous les mots ou phrases que vous ne voulez phrases ce qui ne pourra jamais être le cas. Vous les ajoutez dans votre invite afin que JPT ne donne pas de réponses contenant ces termes particuliers mots numériques que vous pouvez également utiliser, il est préférable de donner un bal de fin d'année en particulier plutôt qu'une invite générique. Par exemple, vous pouvez demander au chapeau JPT, ce qui peut être pouvez-vous répertorier les dix meilleurs films américains ? Ou vous pouvez dire, ce qui est une invite très précise au lieu de demander quels sont les meilleurs films à regarder aux États-Unis. Donner des mots numériques peut être très utile pour obtenir des informations très spécifiques. En dehors de cela, vous pouvez également consulter les mots temporels, mots qui indiquent quand quelque chose s'est passé ou va se passer. Si vous demandez des informations spécifiques sur la date de l'indépendance des États-Unis, vous pouvez utiliser ces instructions, ces modificateurs spécifiques là-bas Placer des mots tels que ici, là quelque part serait vraiment bien à utiliser, car cela devient également très spécifique. Degrez les mots totalement légèrement. Ce sont des choses qui peuvent vraiment aider à obtenir informations très spécifiques de la part de JAGP. Le but est de comprendre tout cela, les gars Le choix des modificateurs contribue réellement à améliorer la qualité des réponses que vous en tirez L' idée principale serait que chaque fois que vous rédigez vos instructions sur Chat GPT, donnez-lui le temps de réfléchir manière dont vous souhaitez obtenir la réponse, type de réponse que vous attendez réellement de Cha JPT, puis formuler votre invite en utilisant tous ces modificateurs pour obtenir informations spécifiques très personnalisées, des informations spécifiques très personnalisées, qui peuvent être vraiment utiles pour vous à l'avenir. 30. Invitation à faire quelques prises de vue: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons parler d'un type de style d'invite court instructions courtes sont essentiellement un concept selon lequel, lorsque vous donnez votre invite, vous pouvez également donner une sorte de contexte à l'invite pour obtenir des informations plus spécifiques Maintenant, il peut y avoir trois niveaux. Le premier niveau sera zéro, c' est-à-dire, comme vous pouvez le comprendre d'après le nom lui-même, dans lequel vous donnez une invite aucun contexte, aucune donnée, aucune directive à donner au chapeau GPT, et maintenant hat GPT a mains libres pour vous donner des informations provenant de toutes les directions Le second peut être un one-shot où vous donnez une donnée ou une directive à Cha GPT, sur la base de laquelle le Chat GBT produira la réponse pour Et la troisième, que vous pouvez également utiliser ici, consiste quelques instructions où vous donnez plusieurs données ou directives parce que vous attendez un type d' directives parce que vous attendez information très spécifique de la part de Cha GPT Ensuite, vous pouvez faire quelques photos. Par exemple, dans un scénario de réalisation, une invite zéro tir peut être la rédaction d'un script YouTube pour ma chaîne d'évaluation technique. Maintenant, c'est si générique et si basique, cela peut aller dans toutes les directions possibles et Chat GPT va vous donner toutes sortes d'informations ici Un cliché peut être utilisé comme référence, écrire un script YouTube pour Ma chaîne de critiques techniques, et maintenant regarder quelques plans. Quelques photos utiliseront ces exemples un, deux et trois comme référence. Rédigez une photo , deux et trois comme référence YouTube de cinq minutes sur dernières spécifications de l' appareil photo de l'iPhone pour la chaîne MTechrView Maintenant, nous sommes de plus en plus précis, car il y a certaines exigences que nous voulons remplir et sur la base desquelles nous voulons obtenir une réponse. C'est ce qu'on appelle une courte technique d' incitation que vous pouvez également utiliser 31. Invites de format tabulaire: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous allons parler d'un autre type de style d' invite, le format tabou. Vous pouvez également obtenir des réponses sous forme de tableau auprès de HAG PT avec ce type particulier d'invite Ce sera une façon de donner une série d'instructions à Chat GPT, et cela vous donnera les informations dans ce format particulier Cela permet à Chat GPT d'organiser et de présenter les données de manière claire, ce qui permet aux utilisateurs d'analyser, de comprendre et de comprendre plus facilement le résultat Dans la formule, vous allez d'abord poser la question, puis vous pouvez donner une deuxième invite. Une fois que vous avez obtenu la réponse, vous pouvez donner une deuxième question, qui indique quelles sont les différentes catégories dans lesquelles vous pouvez décomposer votre réponse. Pour plus de descriptivité. Maintenant, vous approfondissez un peu la question et vous obtenez une réponse à ce sujet. Une fois que vous avez obtenu cette réponse, vous donnez votre troisième invite, qui est maintenant de créer un tableau qui inclut votre réponse initiale avec ces catégories séparées en différentes colonnes. Ainsi, l' ensemble des informations est transformé en un format tabulaire Voyons à quoi cela ressemblera en action. Supposons que nous répondions à la première question : quels sont les principaux facteurs de croissance de notre chaîne YouTube ? La première est que nous ne faisons qu' une demande initiale sans rien d'autre, afin d'obtenir les informations Cela se trouve déjà point par point *** nous est communiqué. Vous obtenez les informations. Maintenant, ce que nous faisons, c'est que nous pouvons exécuter la deuxième invite en lui demandant de décomposer la réponse de manière plus descriptive. Maintenant, vous pouvez voir que c'est de plus en plus descriptif ici. Une fois que vous avez cette sortie avec vous, vous pouvez demander le format de tableau pour ces informations. Il vous donnera toutes les réponses sous forme de tableau, en particulier en tenant compte de ces informations. Et cela serait également beaucoup plus facile à comprendre, à comprendre et à utiliser Vous pouvez donc voir ici que cela a été fait et que pour nous, la description de la sous-catégorie des catégories a été créée que pour nous, la description de la sous-catégorie des catégories De cette manière particulière, le tableau entier a été créé C'est le format de tableau des invites, les gars, que vous pouvez également utiliser pour obtenir vos informations dans un certain format Si vous êtes très à l'aise avec Excel et les données, vous devez effectuer de nombreuses analyses de données. Vous pouvez demander à Chat GBT de vous donner le résultat dans ce format particulier et il vous sera alors beaucoup plus facile de travailler dessus Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 32. Prompt de la chaîne de pensée: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, vous souhaitez examiner un autre type de style d'incitation, qui peut être l'incitation par chaîne de pensée incitation par chaîne de pensée est une technique simple dans laquelle vous pouvez demander CHAIPT d'expliquer la réponse étape par étape Plutôt que de passer immédiatement à la réponse, vous voulez que HatIpt vous guide à travers les étapes complètes pour y parvenir Maintenant, il va travailler là-dessus et vous permettre de comprendre étape par étape comment il est parvenu à la réponse que vous avez obtenue. Ainsi, la compréhension est meilleure. Parfois, lorsque nous nous intéressons à un sujet en particulier, nous aimerions connaître le processus, la manière dont il a été évalué. Dans de tels cas, ce type de réponse est donc très utile. Par exemple, le format, la formule d'invite que nous pouvons utiliser sont les suivants : vous pouvez poser votre question, puis vous pouvez simplement dire «  réfléchissons étape par étape ». Maintenant, Chat GPT vous donnera la solution étape par étape. Par exemple, quel est le diamètre du soleil ? Quel est le poids d' une molécule d'oxygène ? Voyons comment cela peut faire la différence dans la pratique . Commençons donc par le premier, sans notre demande, et voyons quelle réponse nous apporte GPT Vous pouvez voir simplement que nous sommes passés à la réponse et elle nous a donné la réponse très clairement, qui est là. Mais maintenant, faisons-le étape par étape. Vous pouvez maintenant voir que cela a été fait étape par étape , en commençant par comprendre la taille du soleil. Le soleil est une énorme boule de gaz chaud qui donne une définition claire de la taille du soleil. Maintenant, qu'est-ce qu'un diamètre ? Il définit également le diamètre en tant qu' unité de mesure. Mesurer ensuite le diamètre du soleil. C'est regarder maintenant qu'ils en arrivent au point où ils essaient de déterminer comment mesurer le diamètre du soleil. Ils donnent cette compréhension. Alors le diamètre du soleil, sur la base de ces observations, est de 1,3 million. Ils arrivent aux chiffres qu'ils ont donnés et enfin, ils concluent avec les derniers laboratoires. De cette façon, ils l'ont décomposé en plusieurs parties, défini chaque partie, puis les ont réunies pour parvenir à la conclusion finale. Cela aide vraiment. Regardons-en un autre. Passons d'abord à la question. Quel est le poids de la molécule d'oxygène ? Maintenant, dans ce cas, ce qui se passe c' est qu'il prend automatiquement en compte la conversation précédente et nous donne le résultat étape par étape. C'est ce à quoi nous nous attendions grâce à la méthodologie d'incitation étape par étape Où nous indique la molécule d'oxygène. La composition est ce que représente la masse de l'atome d'oxygène, puis en convertissant les unités de masse atomique en kilogrammes, il s'avère que c'est ce montant. Nous obtenons maintenant toutes les informations dans un format étape par étape. J'espère que cela a du sens. Vous comprenez ce type d'invite que vous pouvez également utiliser pour mieux comprendre les réponses que vous obtenez, comprendre l'ensemble du processus, comprendre l'ensemble du processus, comment ChatGPT a traité l'ensemble des informations et vous donner Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 33. Prompt de question avant de répondre: Bonjour, Ayes. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous parlerons d'un autre type d'invite, qui consiste à demander avant de répondre Il s'agit d'une technique dans laquelle vous demandez à HAGBT de demander des éclaircissements avant de donner une réponse Cela permet vraiment de garantir que les réponses du modèle sont beaucoup plus précises et aussi spécifiques que possible. Donc, la formule que nous utilisons ici est le premier message que nous donnons est de dire à ChagPT que vous êtes un expert dans le domaine de l'industrie Je vais vous demander quelques tâches spécifiques à accomplir, mais avant que vous ne répondiez, je veux que vous fassiez ce qui suit. Si vous avez des questions concernant ma tâche ou si vous n'êtes pas certain de fournir la meilleure réponse possible, posez toujours des questions à puces pour obtenir des éclaircissements avant de générer votre réponse. Est-ce que c'est compris ? C'est le premier message que vous donnez. Une fois que vous l'avez donné et que Chat GPT l'a reconnu, nous passons au deuxième bal de fin d'année, ce qui est génial Ma question est la suivante : votre tâche est la suivante, veuillez poser toutes les questions que vous avez afin que je puisse améliorer mon message avant de terminer votre tâche. Ainsi, il va maintenant vous poser les questions pertinentes, puis vous pourrez y répondre pour obtenir des informations très personnalisées, précises et spécifiques. Voyons à quoi cela ressemblera en action. La première chose que nous allons faire est de donner ce volet, le premier message. Disons que nous parlons d'une industrie qui consulte. Maintenant, il comprend qu'il l' a reconnu, et maintenant nous lui donnons le deuxième message. Maintenant, sur cette base, il va nous poser les questions. Vous pouvez voir le public cible, quel est votre client idéal pour le conseil ? Stratégie actuelle, quelles stratégies de marketing et de vente utilisez-vous actuellement ? Conseil au poker, quel est le principal domaine de conseil que vous proposez ? Objectifs, quels sont vos objectifs de vente pour les 6 à 12 prochains mois ? Image de marque et positionnement, comment vous positionnez-vous sur le marché ? Budget et ressources, quels sont le budget et les ressources disponibles pour les efforts de marketing ? Entonnoir de vente, avez-vous un entonnoir de vente structuré ? Il nous a maintenant posé toutes les questions pertinentes auxquelles nous pouvons répondre. Nous pouvons commencer à y répondre une par une, public cible Vous pouvez continuer et donner le reste des réponses de cette manière particulière, donner toutes les réponses. Ensuite, une fois que vous aurez donné vos réponses, il les prendra en considération pour vous donner la réponse la plus personnalisée en fonction de cela. J'espère que cela a du sens. Vous comprenez cette technique qui consiste à demander avant de répondre à une question, que vous pouvez également utiliser avec tra gibt 34. Révisions de prompts efficaces: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulions voir comment nous pouvions également améliorer les révisions les instructions ou les résultats que nous obtenons de Chat GPT et les présenter dans un bien meilleur format La meilleure partie de Chat TPT va être en contraste avec tous les moteurs de recherche que nous avons, le moteur de recherche conventionnel comme Google Chat TPT possède une capacité de mémoire, ce qui signifie essentiellement qu'il se souvient des conversations précédentes nous avons eues et sur la base desquelles il peut vous donner des réponses personnalisées Maintenant, une fois que vous avez reçu des réponses de Chat GPT, vous pouvez procéder à un suivi plus approfondi et ensuite améliorer ces réponses Voici certains des moyens par lesquels vous pouvez le faire. Ainsi, par exemple, une fois que vous avez reçu la réponse du CHGPT, vous pouvez demander à HatJPT de mettre les mots clés les plus importants en gras afin que nous sachions quels autres mots clés importants Vous pouvez lui demander d'organiser les informations par date, lieu, prix. Vous pouvez demander à CHAJpt de trouver des résultats plus nouveaux et peu communs, éventuellement Vous pouvez lui demander de fournir des images appropriées. Supposons que vous ayez obtenu les informations sous forme de pièce par point et que vous souhaitiez maintenant qu'elles aient également un Imoges relatif correspondant Chat GBT peut le faire pour nous. Vous pouvez également lui demander d' expliquer l'ensemble de la réponse d'une manière similaire à celle d'un enfant de 5 ans afin qu' il puisse comprendre Vous pouvez également transformer l'ensemble de l'invite, l'ensemble la réponse en un format tableau. C'est également possible. Vous pouvez demander à AGBT tout réécrire du point vue d'un expert du secteur Vous pouvez lui demander de le rédiger de manière formelle ou informelle. Vous pouvez leur demander de corriger la grammaire ou de rechercher et de remplacer. Si vous souhaitez remplacer certains termes de la réponse, vous pouvez le faire également. Vous pouvez lui demander d' ajouter de la personnalité, l'humour à l'ensemble du contenu. Je peux le faire. Euh, à part ça, vous pouvez lui demander d'écrire ceci du point de vue ou la voix de votre auteur préféré ou d'une célébrité. Cela peut transformer cela de cette façon. Vous pouvez donc voir qu'il y a beaucoup de choses que nous pouvons faire. Vous pouvez également lui demander de résumer le tout en un seul tweet. Vous pouvez lui demander de compléter ce résumé en trois parties. OK. Ainsi, toutes les réponses que vous avez peuvent être modifiées de différentes manières. Vous pouvez lui demander de comparer et contraster les informations les plus importantes. Et puis vous pouvez demander de simplement énumérer les meilleurs, les dix principaux points à retenir Donc, une autre chose que vous pouvez faire est de le demander d'un point de vue d' expert. Comment pourriez-vous l'améliorer encore ? Ensuite, inscrivez-le dans une liste à puces. Il y a tellement de choses que vous pouvez faire : une révision des réponses que vous obtenez de Cha GPT, ce qui peut encore améliorer et améliorer la qualité des informations que vous collectez à partir de ce site J'espère que cela a du sens. Vous comprenez ce concept de révisions rapides, ce que vous pouvez également faire avec Cha GPT 35. Sortie aléatoire: Bonjour, les gars. Bienvenue à ces sessions. Au cours de cette session, nous voulions comprendre le caractère aléatoire des résultats que nous obtenons de ces outils d'IA Nous devons donc comprendre qu'avec les outils d'IA tels que Chat GPT, les réponses, ce que vous obtiendrez de l'outil ne seront pas toujours les mêmes. Nous avons également constaté dans la section précédente que le résultat sera différent à tout moment, et c'est ainsi sera différent à tout moment, que l'outil a été formé pour fournir des réponses. Le but de tout cela est d' essayer et de voir différents types de réponses. C'est ainsi que l'outil a été construit, entraîné et fourni des données. Et c'est pourquoi à chaque fois que vous verrez les réponses seront très différentes les unes des autres. Maintenant, c'est ainsi que cela va fonctionner, et nous devons d'une manière ou d'une autre l'accepter vivre avec cela et travailler uniquement dans ce but. C'est l'état actuel de ces modèles ou outils LLM dont nous disposons, où les résultats seront différents les uns des autres Elles peuvent être limitées à une section spécifique des réponses que nous recevons, mais elles ne seront pas identiques Les réponses seront toujours un peu différentes les unes des autres et réponses seront présentes parce que c'est ce que nous voulons voir avec les outils d'IA . L'objectif est toujours voir des réponses uniques, quelque chose auquel nous n'avions jamais pensé, et c'est ce qui est ancré dans les outils, et c'est pourquoi les résultats sont toujours aléatoires Donc, juste pour vous donner un exemple simple de ce que cela va être, disons, si je donne une invite à Chat GPT où je dis combien d'oiseaux se trouvent à l'extérieur de ma maison Maintenant, c'est une question très ouverte que je pose sans donner beaucoup d'informations. Cela va me donner un type de réponse où il est évident que je n' ai aucun moyen de voir à l'extérieur de votre maison. OK, si vous voulez une estimation rapide, cela me donne certaines étapes apparence et de comptage, méthode sonore, méthode photo. Cela m'aide à compter et à trouver moi-même la solution de différentes manières . Il s'agit donc d' une solution, d'une réponse. Maintenant, si je donne le même message une fois de plus, c'est d'abord accepter qu'il peut le faire. Mais si vous voulez le numéro, vous devez regarder, écouter ou partager une photo. Un autre type de sortie. La première portait sur les étapes à suivre pour me comprendre. La seconde est que je peux partager, regarder et écouter ou partager une vidéo ou un pied. De la même manière. Maintenant, si vous lui donnez à nouveau le même message, il admettra qu'il ne peut pas le faire, et pour le moment, le nombre de mots extérieurs est inconnu. Cela me donne juste la réponse à cette inconnue qu' il ne connaît pas tant que je ne l'ai pas examinée et que je ne me l'ai pas montrée. OK. Voici donc les réponses, les sorties devant être aléatoires pour les mêmes instructions que nous donnons Maintenant, il ne s'agit pas d'un problème technique. C'est ainsi que l' outil a été conçu et entraîné pour ces aléas. Maintenant, il y a aussi un avantage et un inconvénient à cela. Ainsi, lorsque nous essayons de comprendre les choses et que nous essayons construire quelque chose, et que cette fois-ci, ce caractère aléatoire ou différents types de réponses sont vraiment utiles , car nous appliquons nos idées et voulons voir quelque chose de différent, ce qui peut être vraiment utile Si nous sommes dans une situation où il s'agit d'un travail de recherche en cours et que vous voulez des réponses ou des solutions spécifiques voulez des réponses ou des solutions spécifiques pour effectuer ce travail de recherche, alors cette sortie aléatoire est peut-être pas très utile, d'accord ? La seule chose que l'outil peut faire est de rester dans le domaine de ce sujet particulier et de vous donner des réponses. Ce ne seront pas des réponses vraiment vagues de l'arbitre, mais il restera dans ce domaine et vous donnera des réponses dans ce domaine C'est ainsi que nous devons commencer à accepter que l'outil va se comporter et travailler avec lui en notre faveur. 36. Message de remplissage de la matière vide: Bonjour, oui. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous parlerons du style d'invite à remplir les champs vides, que vous pouvez également utiliser Il s'agit d'un format qui permet à l'utilisateur de se concentrer sur un aspect spécifique d'une phrase ou idée et qui encourage une réflexion plus approfondie. Regardons donc la formule elle-même, ce que nous pouvons utiliser ici. Nous allons donc commencer par une invite, qui sera celle où nous indiquerons à chat GPT que vous êtes un expert création d'invites qui génèrent plus concises et les plus ingénieuses Quels détails supplémentaires puis-je ajouter à l'invite suivante pour améliorer le résultat ? Mon message est que vous vous donnez une invite, puis une fois que vous avez obtenu la réponse, sur cette base, vous donnez à nouveau la deuxième réponse, qui est une deuxième invite, ce qui est excellent. Maintenant, transformez ces points en un format vide dans lequel je peux saisir mes informations. De cette façon, nous essayons d' obtenir des instructions plus pertinentes de la part de Cha JBT Nous demandons à Chat GPT lui-même de nous donner des instructions plus pertinentes, ce que je devrais également demander à HAGPT pour en tirer de meilleurs résultats Voyons comment cela se passera en action. La première chose que nous allons faire est donner cette invite. Le message que vous utilisez est j'ai 100 000$ d'économies et dans quoi dois-je investir ? Sur cette base, cela va me poser les questions suivantes visez-vous une croissance à court ou à long terme ? Tolérance au risque. Êtes-vous à l'aise avec un horizon temporel à haut risque et type de placement privilégié ? Il m'a déjà posé ces questions. Maintenant, sur cette base, je vais donner la deuxième invite où je lui demande de le convertir en un format de remplissage vide, que je pourrai ensuite remplir. Maintenant, il m'a également permis de remplir le format noir avec des exemples. Je peux le remplir et cela deviendra mon information personnelle que je pourrai utiliser ultérieurement pour obtenir de meilleurs résultats. Il s'agit d'un autre type de style d'invite, que vous pouvez certainement utiliser avec ChatGPT pour obtenir de meilleurs résultats 37. Invitation à la perspective: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous avons donc voulu examiner un autre style d'incitation, à savoir bombe à perspective Maintenant, ce que nous examinons, c'est ce cadre aide essentiellement à élargir votre compréhension et fournit une vision plus complète du sujet traité. Alors maintenant, pour un sujet spécifique, pour un sujet spécifique, nous demandons à Chat JBT de fournir différentes perspectives sur la façon d' aborder ce sujet en particulier Ainsi, lorsque cela vous donne cela, vous avez une idée globale de l'information et des éclaircissements sur ce sujet en particulier. La compréhension est donc bien meilleure. Cela peut donc être fait de deux manières particulières. L'un d'eux est un point de vue singulier. L'autre porte sur les points de vue multiples. perspective singulière est donc que vous pouvez donner un bal de fin d'année, c' est-à-dire écrire sur un sujet en particulier du point de vue d'un point de vue particulier. C'est clair et simple. L'autre solution que vous pouvez utiliser est celle des perspectives multiples dans lesquelles vous demandez à HaGIPT de rédiger un argument pour ou contre le sujet du sujet que vous abordez sous différents angles différents Cela inclut donc les noms, les points de vue des différents points de vue, tels que les points de vue également Voyons comment cela va se passer en action. Supposons donc que nous examinions le premier avec une perspective singulière. Nous voulons que Chad GPT écrive sur le kickboxer du point de vue d'un entraîneur de kickboxing Maintenant, cela va nous donner point de vue d'un entraîneur de kickboxing, améliore en tant que kickboxeur tout ce qui peut être fait, perfectionner ses fondamentaux, renforcer sa condition physique, améliorer sa défense, développer sa force mentale, son jeu de jambes et ses mouvements, en incorporant de la modération Vous pouvez voir que ce sont toutes des suggestions de notre entraîneur de kickboxing, n'est-ce pas ? Maintenant, nous pouvons demander la même chose d'un point de vue différent demandant le point de vue d'un expert en anatomie humaine. Voyons donc à quel point cela va être différent. Du point de vue d'un expert en anatomie humaine, il est donc important d'optimiser votre position et votre posture, d' engager vos muscles abdominaux, de comprendre le rôle et les hanches des hanches dans le mouvement, d' améliorer l'agilité de la cheville et du genou , la mobilité, etc. Vous pouvez voir à quel point les points de vue peuvent être différents sur un même sujet. Cela peut être infini. Vous pouvez demander différents points de vue et, à la fin de la lecture de tout cela, vous aurez une compréhension bien meilleure et plus approfondie du sujet particulier que vous abordez. J'espère que cela a du sens. Tu comprends aussi ce style. Merci beaucoup, les gars, d'avoir écouté ceci, et je vous verrai bientôt. 38. Prompts comparatifs: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous parlerons de l'incitation comparative. incitation comparative est donc aussi simple que de mettre en évidence les principales similitudes et différences entre les différents facteurs, ce qui vous aide à prendre des décisions beaucoup plus éclairées et à mieux comprendre les forces et les faiblesses des deux options Ici, nous demandons à GPT de comparer et de contraster les exemples de texte suivants, en soulignant les similitudes, les différences, les caractéristiques qualitatives, les facteurs quantitatifs, les fonctionnalités, les principaux points à retenir et les autres facteurs Ensuite, nous donnons les deux éléments de la suite. Maintenant, sur la base de laquelle il l' analysera et nous fournira les informations sous forme de tableau tant pour le type de contenu que pour le type de contenu. Cela aide vraiment à faire des comparaisons et à mieux comprendre les deux. Voyons cela en action et voyons comment nous allons procéder . Nous allons donner le premier. C'est le premier bal de fin d'année que nous donnons où notre contenu sera celui-ci. Maintenant, il va le mettre sous forme de tableau, comme vous pouvez le voir, dans une philosophie d'entreprise. D'accord ? Nous pouvons voir la philosophie du design, la stratégie du produit , l'image de marque, l'innovation, tout cela, que nous pouvons voir ici maintenant, qui nous est donné de cette manière particulière. Vous pouvez également faire la même chose avec un autre exemple. Regardons un autre exemple. Investir dans l'immobilier ou investir dans les cryptomonnaies. Type d'investissement, nature de l' investissement, niveaux de risque, retour sur investissement, liquidité, volatilité, dynamique du marché, obstacles à l'entrée. Nous pouvons voir maintenant que cela nous a permis de différencier les deux types de contenu en concerne les caractéristiques, qui concerne les caractéristiques, les sujets que nous voulions nous donner. C'est vraiment utile, facile à comprendre, à digérer, comprendre, et nous pouvons ensuite l'utiliser dans notre entreprise 39. Inverser les prompts: Bonjour, Gins. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons vous présenter un autre style d'invite, à savoir l'invite inversée Inverser l'invite ou procéder à une ingénierie inverse de l'invite. Nous parlons donc essentiellement manière dont vous pouvez procéder à l' ingénierie inverse de n'importe quel contenu pour revenir à l'invite qui a généré ce contenu. L'objectif ici est donc comprendre le contenu que vous recevez, que vous voyez en ce moment, et de comprendre quelle invite peut générer ce contenu en particulier. C'est ce que nous essayons de faire de l'ingénierie inverse ici. Nous avons donc mis au point deux formules d' invite que vous pouvez utiliser ici dans ce but précis, dans lesquelles vous pouvez donner l'invite, ce aidera à rétroconcevoir le contenu pour revenir à l'invite d'origine qui a été donnée pour sortir ce contenu. Donc, si vous voyez que dans le premier cas, nous demandons au STIPT d'agir comme un ingénieur expert capable de rétroconcevoir les instructions en fonction du texte qui vous est fourni Nous donnons donc d'abord cette invite particulière et configurons l'ensemble la phase spatiale pour AGPT afin qu'elle fonctionne comme une invite de rétro-ingénieur ou un expert en matière d'instructions. Ensuite, une fois que StratPT l'a reconnu, nous pouvons lui donner le texte en question, et il procédera à une ingénierie inverse de l'invite et nous indiquera l'invite initiale qui a été donnée pour ce contenu Il s'agit là d'une option. La deuxième option est rapide, nous pouvons être en train de donner plusieurs instructions différentes au chapeau GPT pour configurer la conversation Clairement, dans un premier temps, nous disons que parler de rétro-ingénierie rapide. Par ingénierie d'invite inverse, j'entends créer une invite à partir d'un texte donné. Pouvez-vous me donner quelques exemples simples de rétro-ingénierie ? Chat GPT nous donnera quelques exemples. Ensuite, nous dirons : pouvez-vous créer un modèle d'ingénierie inversée très technique ? Ce que nous faisons, c'est préparer l'outil. Préparer l'outil spécifiquement pour qu'il dispose des données historiques des conversations précédentes afin qu' il comprenne mieux la rétro-ingénierie Enfin, nous donnons à l'invite, qui est désormais Inverse Prompt Engineer, le texte suivant : assurez-vous de saisir le ton, syntaxe, la langue et le style d' écriture du texte. Avec ces deux approches différentes, vous pourrez peut-être procéder à ingénierie inverse de l'invite et revenir à l'invite d'origine qui généré le contenu que vous avez actuellement. Le but est qu' une fois que vous avez reçu l'invite d'origine, vous pouvez l'utiliser sur d'autres produits. Donc, si vous trouvez un très bon contenu n'importe où, vous pouvez utiliser ATGPT pour faire de l'ingénierie inverse et revenir à l' invite d'origine qui peut le générer Maintenant que vous avez le message original avec vous, vous pouvez l'appliquer à d'autres produits, à vos propres produits dans votre propre entreprise. Voyons comment cela va réellement se produire en action . Ce que nous allons faire d'abord, c'est examiner la première option. Nous allons aller de l'avant, prendre le premier message et le transmettre à ChatPT Nous dirons que le type de contenu est, disons, une entreprise technologique. Description du produit J'ai compris D'accord. Ensuite, nous donnerons la deuxième invite. Super, le texte, je voudrais le rétroconcevoir, et nous allons donner l' exemple à partir d'ici. Disons que l'exemple est le suivant. C'est le contenu que nous avons obtenu et ce que nous attendons de ChachPts nous donne l' invite initiale à le faire, ce qui générera ce type de Vous pouvez voir qu'il a également généré l'invite particulière, ce qui nous aidera à générer ce contenu, en italien. C'est une approche que vous pouvez facilement utiliser ici. La deuxième approche, examinons-la également. Dans la deuxième approche, nous entamons la conversation par ceci, en disant qu' il comprend l' ingénierie réversible, ce que c'est. Ensuite, nous demandons à Chat GPT de nous donner un exemple d'ingénierie rapide Cela nous donnera un exemple d' ingénierie rapide, d'ingénierie inversée . actuelle heure actuelle, il nous donne toujours le résultat pour le premier message. Nous posons maintenant la seconde question, qui demande un exemple de rétro-ingénierie. Nous allons maintenant demander à AratGBT créer un modèle pour l'ingénierie inverse Nous préparons l'outil. Nous donnons beaucoup de données à Hat GPT pour qu'il puisse comprendre grâce à l'ingénierie inversée , car notre intention est de lui demander de créer une invite particulière pour le contenu original à la fin C'est maintenant le dernier message que nous voulons donner. Vous pouvez voir qu'il nous donne la réponse à la troisième demande en ce moment. Maintenant, nous pouvons demander à HAGPT de rétroconcevoir le texte suivant Disons que c'est un produit qui a reçu de très bonnes critiques, un grand nombre de critiques, une bonne note déjà. Nous voulons procéder à une ingénierie inverse de l'invite. Nous voulons connaître l'invite d'origine, qui peut générer ce type de titre Nous pouvons faire de l' ingénierie inverse pour cela. Nous pouvons faire de l'ingénierie inverse pour la description du produit ici, plusieurs choses. que soient les informations dont vous avez besoin pour votre propre liste de produits, vous pouvez lui demander de procéder à une ingénierie inverse et revenir à l'invite initiale. Je prends le titre pour le timing. J'ai donné le titre. Et maintenant, nous vous demandons de rétroconcevoir le texte original qu'il prend. Vous pouvez maintenant voir qu'il génère l' invite de rétroingénierie pour nous. Nous pouvons l'utiliser pour générer ce type de titre à l' avenir Maintenant, une fois que vous avez l'invite d'origine avec vous, vous pouvez l'utiliser sur n'importe quel produit. Vous pouvez simplement changer le nom du produit ici et le style, le ton syntaxe restent les mêmes. Mais vous pouvez l'utiliser sur n'importe quel autre produit pour les descriptions de vos produits, et il sera écrit dans ce style particulier. J'espère que cela a du sens. Vous comprenez maintenant le concept de l' invite inversée Merci beaucoup les gars d'avoir écouté ceci, et je vous verrai dans la prochaine vidéo. 40. Inviter une critique constructive: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulions voir et examiner un autre type de style d' incitation, critique constructive Ce que nous voulons maintenant, c'est que cette invite puisse fournir des commentaires objectifs et experts sur votre rédaction, mettre en évidence les points à améliorer et proposer des critiques constructives vous aider à affiner et à améliorer votre texte. Voici donc la formule que nous pouvons vous donner pour le bal de fin d'année : nous voulons que Chat JPT agisse en tant qu'expert et critique sur le sujet de votre secteur d' Maintenant, nous voulons qu'il critique notre contenu, me convainque en quoi il est mauvais et qu'il me critique de manière constructive sur la manière dont il faudrait l'améliorer Dans un certain contexte, vous donnez donc à votre produit et à votre service des détails sur l'objectif de mon produit. Est-ce que c' est vous qui donnez votre objectif de contenu Réfléchissons étape par étape, et je veux que vous abordiez chaque élément de contenu individuellement, et voici mon contenu à critiquer. Maintenant, l'idée est de recueillir des commentaires sur notre contenu auprès de Chat GPT à titre de critique, et sur la base de ces commentaires , de travailler dessus et de l'améliorer Voyons donc comment vous pouvez l'utiliser efficacement. Supposons que nous utilisions cette invite en particulier. Ensuite, vous pouvez continuer et fournir le contenu que vous avez mis en place, et il était prévu contenu que vous avez mis en place, de le critiquer et nous donner tous les commentaires particuliers à ce sujet, que vous pourrez ensuite intégrer C'est donc aussi un très bon moyen d'incitation, que vous pouvez utiliser pour avoir quelqu'un qui connaît bien mieux le sujet ou le service et qui vous donnera des critiques constructives à ce sujet 41. Aperçu des motifs de prompt: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous parlerons des modèles d'invite. Nous comprenons donc maintenant que lorsque nous donnons une invite à des modèles LLM tels que CHAPT, le modèle que nous utilisons fait une grande différence dans le type de sortie que nous en tirons Donc, si nous recherchons un type de sortie spécifique, nous devons nous assurer que le modèle du choix des mots doit être spécifique dans cet ordre particulier. Cela va donc contrôler le type de réponse que vous allez obtenir des modèles LM, les sorties que vous en attendez. Cela devient crucial dans tout type de tâche ou de travail que vous allez effectuer et vous utilisez les modèles LLM ou les outils spécifiquement pour un objectif spécifique Connaître correctement les modèles sera crucial lorsque vous utiliserez ces outils. titre d'exemple, disons que lorsque je donne un message, quelque chose comme Mary en avait un peu, nous savons que nous avons un résultat spécifique que nous attendons de l'outil. C'est alors que nous obtenons le résultat que vous recherchez. Il devient évident que pour obtenir une sortie, qui est la ligne suivante, son gel était blanc comme la neige, je dois m'assurer que mon modèle d'invite est dans ce format particulier. Car si je dois donner une autre sortie particulière, y a de fortes chances que la sortie soit un peu différente. Comme dans ce cas, je le redonne ici, donc il nous donne le même résultat. Vous devez donc vous assurer que les modèles que nous choisissons et le choix des mots que nous avons dans une invite sont très cruciaux et spécifiques et au but afin que cela donne droit au but afin que cela donne le bon résultat que nous recherchons. C'est pourquoi à l'avenir, nous allons voir différents types de modèles dans ce cours, qui vous donneront des résultats d'une certaine manière. J'espère que cela a du sens. J'espère que vous comprenez maintenant l'importance et l'importance d' avoir ces modèles spécifiques dans les instructions que nous donnons à ces outils 42. Modèle de personnalité: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous discuterons du modèle de personnalité. C'est l'un des modèles qui peuvent être très efficaces, que vous pouvez utiliser pour utiliser les outils d'IA, les modèles Hat GPT ou LL de manière très efficace. Ce que nous entendons par modèle de personnalité est un scénario dans lequel disons que nous voulons un type spécifique de conseil de la part d'un expert ou que nous voulons une sorte d'aide ou une réponse d'un certain expert en particulier, nous ne savons vraiment pas quelle sera sa réponse, comment il va parler et quelles informations il possède Dans de tels cas, par exemple, disons que je souhaite obtenir des conseils d'un dentiste. Je n'ai donc pas l'expertise nécessaire pour être dentiste. Je vais donc m' adresser à cette personne et lui faire part de mes problèmes, et je vais obtenir une réponse en fonction de son expertise, son expérience, et elle me donnera des conseils spécifiques. De même, nous pouvons utiliser l'outil d'IA pour nous comporter d'une certaine manière, en tant que pair étant un outil expert dans un domaine spécifique et en nous donnant le résultat de cette manière particulière. Nous pouvons demander à l'outil d'IA d'agir en tant qu' expert spécifique dans un domaine spécifique et d' obtenir ces résultats. C'est ce que nous entendons par un modèle de personnalité. L'outil peut donc se comporter différents personnages , puis nous donner la réponse en fonction de cela Voyons ce que nous entendons exactement par là dans la pratique. Disons que je vais dire à l'outil d'intelligence artificielle d'agir en tant que sceptique. Il doit donc agir en tant que sceptique familiarisé avec Il a donc une connaissance de l'informatique, du fonctionnement des ordinateurs, et quoi que je puisse lui dire, il fournira une réponse sceptique et détaillée sur cette base Maintenant, il a accepté qu'il allait réagir en tant que sceptique averti en informatique Et maintenant, nous allons dire que nous craignons que l'IA ne s' empare du monde. Voici donc ma déclaration. Cela va donc me donner la réponse avec scepticisme, que l'IA n'est pas un agent. C'est une boîte à outils. Aujourd'hui, les gens appellent IA un ensemble de systèmes, de classificateurs, de prédicteurs, d' optimiseurs et de grands modèles linguistiques spécifiques à des tâches spécifiques classificateurs, de prédicteurs, optimiseurs et de grands L'intelligence n'est pas synonyme de pouvoir ou de contrôle. Cela va donc nous donner toutes les informations sur cette base. Maintenant, si vous changez, vous pouvez également changer ces personnages selon vos besoins Supposons donc, encore une fois, que le vendeur du magasin d'informatique local me dise que j'ai besoin d'au moins 64 Go de RAM pour naviguer sur le Web Encore une fois, cela me rend sceptique parce que j'ai défini cela Je m' attends à ce qu'il se comporte comme un sceptique. Cela me dit que cette affirmation mérite scepticisme immédiat pour des raisons techniques. Elle est presque certainement absurde ou, Elle est presque certainement absurde au mieux, totalement trompeuse Vous pouvez donc voir que l'outil est maintenant conçu pour être sceptique, qu'il se comporte comme une personne en particulier qui possède des connaissances en informatique et qu'il nous donne tous les conseils à ce sujet . Changeons cela et nous pourrons avoir un personnage complètement différent Disons que je dis qu'il agit comme un sceptique de 9 ans. Maintenant, le personnage est en train de changer. Il s'agit d'une personne de 9 ans qui est sceptique et quoi que je puisse dire à cette personne, elle doit réagir de la même manière, en gardant à l'esprit que cette personne Donc, quand je dis maintenant que l'IA va conquérir le monde, elle dit que je ne le pense pas. Par exemple, comment pourrait-elle même faire ça ? L'IA n'est que du matériel contenu dans les ordinateurs. Il ne peut pas marcher dehors. Il n'a pas de bras et ne peut même pas se brancher au mur. Vous pouvez voir la différence dans la réponse. Dans la réponse précédente, cette personne avait des connaissances informatique ou avait de nombreuses informations spécifiques à partager. Mais maintenant qu'il s' agit personnage d'une personne sceptique de 9 ans, vous pouvez voir que la réponse a C'est vraiment efficace. C'est un outil très puissant dans lequel vous demandez à l'outil de se comporter selon un personnage spécifique, puis d' obtenir des résultats en fonction de cela Disons que j'ai une exigence spécifique en ce qui concerne le marketing dans mon entreprise disons les ventes ou les ressources humaines. Je peux donc demander à l'outil de se comporter comme un spécialiste des ressources humaines expérimenté un génie du marketing ou, disons un non-conformiste des ventes et de me donner des résultats basés sur cela Je vais donc obtenir des réponses en conséquence, ce qui sera très utile pour notre entreprise. J'espère que cela a du sens. J'espère que vous comprenez maintenant comment les modèles de personnalité vont fonctionner 43. Modèle de personnalité d'audience: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous parlerons d'un autre modèle d' invite que vous pouvez certainement utiliser : le modèle de personnalité du public Nous avons donc parlé du modèle selon lequel nous demandons à HAGPT, l'outil d'IA d'agir comme un certain personnage , puis de nous donner le résultat en fonction de cela Agissez en tant que chercheur, analyste marketing ou administrateur d'une entreprise en particulier. C'est donc le modèle de personnalité dont nous avions parlé. Maintenant, nous voulons que HAGPIT nous donne un résultat particulier pour un type de public spécifique C'est pourquoi il s'agit d'un modèle de personnalité du public que nous recherchons Nous allons donc poser une question soudaine à JAGpit et lui demander d'y répondre, en gardant à l'esprit un public spécifique puis formuler la réponse en fonction de cela C'est donc ce que nous entendons par un modèle de personnalité du public. Par exemple, disons que je veux que Hajipit explique comment fonctionne le cricket en tant que jeu à un enfant de 5 ans Maintenant, le public ici est un enfant de 5 ans. L'outil d'IA essaiera donc d' expliquer le concept en gardant à l'esprit l'état d'esprit d' un enfant de 5 ans et de nous donner le résultat de cette manière particulière. Voyons un exemple pratique de la façon dont cela va réellement fonctionner. Ainsi, lorsque nous parlons d'un GPT, nous pouvons lui donner une invite spécifique Supposons que je lui donne une invite ce moment où je lui demande de m' expliquer les grands modèles linguistiques et leur fonctionnement, ou de supposer que je n'ai aucune formation en informatique. C'est le public que j'ai défini ici. OK. Je n'ai donc aucune formation en informatique. Je n'ai aucune connaissance en informatique. gardant cela à l'esprit, l'outil doit m'expliquer les LLM et comment ils fonctionnent pour nous C'est donc ce que nous entendons par modèle de personnalité du public, que vous pouvez également utiliser l'outil puisse nous donner le résultat, en tenant compte du public spécifique auquel il s'adresse Vous pouvez donc le voir maintenant, il nous donne le résultat ici où il est nous donne le résultat ici où il dit que les grands modèles linguistiques sont des machines de prédiction avancées pour les mots. Cela en fait des termes profanes très simples. Il s'agit d'expliquer les LLM à une personne n'ayant aucune formation technique Qu'est-ce que le LLM ? Le LLM est un système AIS formé pour comprendre et générer le langage humain Maintenant, généralement, ce ne serait pas la définition idéale que nous obtiendrons pour les LLM Nous obtiendrons une définition beaucoup plus technique que nous en tirerons. Mais comme nous avons défini un public ici dans la première invite elle-même, ChagPT le personnalise et nous donne le résultat en fonction de cela 44. Motif d'interaction inversée: Bonjour, les gars. Bienvenue à ces sessions. Au cours de cette session, nous voulons parler un autre modèle d'invite que vous pouvez certainement utiliser pour inverser le modèle d'interaction. Cela correspond à un modèle dans lequel nous posons généralement des questions, l'outil Cha JBT Mais ici, nous allons le retourner et demander à Cha JBT de nous poser des questions Cela peut être utile lorsque nous cherchons une certaine réponse, mais nous n'avons pas beaucoup d'informations sur la solution, la manière d'y accéder. Pour cela, nous ne disposons pas nous-mêmes de suffisamment d'informations. Dans ce cas, nous demanderons à Chat JBT de nous poser les questions pertinentes auxquelles nous pouvons également répondre et sur la base desquelles il sera ensuite en mesure de nous fournir la solution C'est ce que nous entendons par modèle d'interaction inversé lequel nous inversons l'ensemble du processus de l'outil d'IA nous posant les questions et fournissant les réponses nécessaires sur la base desquelles le résultat final est obtenu Prenons un exemple pratique pour comprendre comment cela va se passer. Supposons que je donne cette invite particulière dans laquelle je dis à Chagp de me poser des questions sur les objectifs de mise en forme jusqu'à ce que vous ayez suffisamment d'informations pour me suggérer un programme de musculation Lorsque vous aurez suffisamment d'informations, montrez-moi le programme de musculation. Pose-moi la première question. La première question qu'il me pose est la suivante : quel est votre principal objectif de mise en forme en moment et quelles sont les options qui s'offrent à moi ? Je lui donne, disons, la perte de graisse et le gain musculaire. La deuxième question est la suivante : quel est votre poids, votre taille, votre âge et votre sexe actuels ? Je donne les informations. Ensuite, la troisième question se pose : quel est votre niveau d'expérience de formation actuel ? Je le fournis également. Ensuite, la quatrième question qui s'y rapporte se souffrez-vous de blessures, de douleurs articulaires ou de limitations de mouvement ? Je fournis également des informations à ce sujet. Enfin, à propos du bas de votre dos, il me pose d'autres questions sur cette base. Ainsi, nous pouvons arriver au résultat final, qui sera un régime de force, en particulier un plan de routine, que qui sera un régime de force, en particulier un plan de routine, le Tadjikistan pourra créer pour nous sur la base toutes les réponses que je donnerai à ses Cela peut donc être très utile et nous aider à trouver des réponses à des questions difficiles. Il peut y avoir un grand nombre de questions, de scénarios, problèmes auxquels vous pourriez être confronté professionnellement, pour lesquels vous n'êtes pas en mesure de trouver clairement la solution parce que vous ne connaissez pas toutes les informations nécessaires pour y parvenir parce que vous ne connaissez pas . Nous allons y utiliser cet outil d'IA pour obtenir de l'aide concernant les questions qu'il peut nous poser, les questions importantes qu'il peut nous poser et nous pouvons y apporter les réponses, ce qui nous aidera à enfin arriver à la réponse principale. J'espère que cela a du sens. J'espère que vous comprenez maintenant comment le modèle d'interaction inversé peut également être utilisé dans notre ingénierie rapide avec HaGIPT 45. Modèle d'affinage des questions: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons discuter d'un autre modèle d'invite que vous pouvez considérer comme le modèle d'affinement des questions. Ce sera un schéma dans lequel nous demanderons spécifiquement à Tha JBT d'affiner notre question Nous demandons donc de manière proactive TajiBT d'examiner notre question et éventuellement de nous suggérer une meilleure Maintenant, cela va être très utile car, comme vous le savez, l'utilisation des outils d'IA dépend uniquement du type d' instructions que nous donnons, et c'est là que nous prenons également l'aide de la publicité Cela peut donc être très utile pour obtenir les bonnes réponses, peut-être, ce que nous ne sommes pas en mesure d'obtenir avec nos propres questions que nous posons en guise de bal de fin d'année à l'outil. Et c'est là que le modèle d' affinement des questions entre en existence et que nous pouvons l'utiliser. L'objectif serait donc toujours d' améliorer la qualité de notre question, puis de la poser à l' outil afin d' obtenir de meilleurs résultats. Il peut donc s'agir d'un modèle que vous pouvez demander, que vous pouvez donner à l'avance pour facturer Bit afin de définir les attentes. Où nous disons que chaque fois que je pose une question, suggérez une meilleure question et demandez-moi si je souhaite l'utiliser ou non. Nous sommes donc en train de faire deux choses. Premièrement, nous demandons évidemment aide de l'IA pour améliorer notre question. Deuxièmement, nous lui demandons également de nous donner la possibilité de choisir entre prendre en main la nouvelle question qu'il nous a posée ou revenir à notre question initiale. Voyons comment cela fonctionnera dans la pratique. Euh, donc je donne l'invite chaque fois que je pose une question, suggère une meilleure question et je me demande si je voudrais l'utiliser à la place ou non. Ils ont mis à jour la mémoire sauvegardée et ont confirmé qu'ils le feraient. Supposons maintenant que je pose une question du genre dois-je visiter la Chine ? Maintenant, quand je donne cette invite, franchement, c'est une demande très vague. OK ? n'y a pas beaucoup de clarté quant au contexte de l' invite en particulier, sorte qu'il n'y en a pas . GPT essaiera toujours d'améliorer la question, de comprendre et de donner un certain contexte à comprendre et de donner un certain contexte la question et vous donner une meilleure question à poser Il se peut que visiter la Chine dans les un ou deux ans à venir soit une décision de voyage à fort retour sur investissement pour moi, compte tenu du coût, de la complexité des visas, confort de la famille et de l'expérience globale. Ensuite, il vous donnera la réponse. Je suggère que tout le monde devrait utiliser ce modèle, où vous définissez les attentes à l' avance avec HAGPT et sur la base duquel nous essayons d'affiner nos instructions Nous essayons d'affiner les questions que nous posons à HAGBT pour obtenir de meilleurs résultats 46. Modèle de vérificateur cognitif: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous parlerons d'un autre modèle que vous pouvez certainement utiliser avec le chapeau GPT, qui sera un modèle de vérificateur cognitif Ce sera donc un cas où les LLM peuvent être vraiment utiles lorsque nous essayons de leur poser des questions spécifiques. Maintenant, afin d'améliorer la qualité de nos questions, nous pouvons le demander à Chat GPT de diviser spécifiquement notre question en plusieurs autres questions , puis de nous donner la résolution finale Ainsi, nous utilisons aide de l'IA pour améliorer la qualité de notre question en la divisant en plusieurs questions, puis en y répondant dans son intégralité pour obtenir la solution finale ou la réponse que nous recherchons C'est ce que nous appelons un modèle de vérificateur cognitif que nous pouvons utiliser Cela aide vraiment, car ce que nous faisons, c'est décomposer notre question initiale en différentes parties. Cela donne donc de la clarté. Cela donne de la clarté à la question et à la vraie réponse que vous recherchez. Et grâce à cela, l'outil d'intelligence artificielle est beaucoup plus à même de fournir une bien meilleure réponse. C'est le message que nous pouvons donner à Chapit dans lequel nous disons que lorsque l' on vous pose une question, suivez ces règles Générez un certain nombre de questions supplémentaires qui vous aideront à répondre avec plus de précision à la question. Combinez les réponses aux questions individuelles pour obtenir la réponse finale à la question globale, n'est-ce pas ? Ainsi, nous essayons d'obtenir une meilleure réponse en améliorant la qualité de notre question, et nous utilisons l'aide de l'IA pour décomposer notre question en plusieurs questions sur la base desquelles elle nous donne la réponse. Voyons donc comment cela se passerait dans la pratique. Supposons donc que nous ayons d'abord défini cette attente avec AlgeBD et que nous puissions maintenant poser une question spécifique, disons Alors maintenant, cela va être une petite question vague que je pose. OK. Et maintenant, sur cette base, cela va me poser certaines questions. Donc, si vous voyez, pour répondre à cette question précise, voici les questions posées par l'IA, à dans quelle ville et quel climat vous vous trouvez, n'est-ce pas ? Donc, qu'est-ce qui est logique, qui est pertinent pour obtenir la réponse. C'est quelle saison en ce moment ? Y a-t-il de l'eau stagnante à proximité, non ? Taille approximative de votre jardin à l'avant ? Est-ce urbain, suburbain ou rural ? Est-ce le soir, la nuit ou le jour ? Hein ? D'après les questions elles-mêmes, vous pouvez comprendre qu'il agit pas de questions vagues. Ils sont absolument pertinents pour trouver la bonne réponse à la question que nous avons posée. C'est ainsi que nous pouvons également utiliser la méthode d'invite , dans laquelle nous essayons d' améliorer notre invite en utilisant un outil d'IA tel que Cha Gibt où nous demandons à l'outil d'IA de subdiviser notre invite en plusieurs questions, puis à l'aide des réponses à ces questions, nous obtenons enfin notre J'espère que cela a du sens. Merci les gars de m'avoir écouté, et je vous verrai la semaine prochaine. 47. Modèle de recette: Bonjour, As. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous examinons un autre type de modèle que vous pouvez utiliser, qui sera le modèle de recette. Il s'agira d' un scénario dans lequel vous poserez une question spécifique à partir de l'outil Chat DPT et vous n'aurez pas la solution complète pour cela Vous avez une partie de la solution en tête, mais le reste, vous ne le savez pas, et c' est là que vous avez besoin l'aide de l'outil d'IA pour combler cette lacune. C'est ce que nous entendons par modèle de recette, dans lequel nous cherchons une solution spécifique à un problème, mais vous avez une partie de la solution avec vous, mais vous avez besoin de l'aide de l'AIS pour fournir le reste de la solution. OK. Voyons donc un exemple pratique de la façon dont cela va être utile. Supposons que je recherche un voyage, en particulier que je fasse un voyage d'un endroit à un autre. Je veux donc que l'outil d'IA me le dise précisément. Ici, je donne l'invite , à savoir que nous allons ajouter une fonctionnalité. Je vais vous indiquer ma destination de départ et d'arrivée. Et vous me fournirez une liste complète des arrêts où je peux m' arrêter, y compris les endroits arrêter entre mon départ et destination. Vous aurez également défini mes lieux de départ et de destination. Je suis donc clair sur ce qui est nécessaire, mais je veux la solution complète. J'ai une partie de la solution avec moi, mais je cherche le reste des informations. C'est donc ce que fait CAPIT aujourd'hui. D'accord ? Cela me donne donc des zones où je peux m'arrêter, d'accord ? Cela me dit pourquoi je m'arrête ici pour un détour optionnel. D'accord ? Ensuite, de même, les autres zones d' arrêt qui sont fournies. C'est la même chose. Maintenant, je peux également l'utiliser comme modèle de formation pour d'autres scénarios Je peux donc donner un point de départ et une destination. Maintenant, cela me donne les arrêts particuliers que je peux faire pour différentes destinations. Vous pouvez comprendre que c'est ce que nous entendons par un modèle de recette dans lequel vous recherchez une solution, mais vous n'êtes pas en mesure de l' atteindre parce que vous ne connaissez pas le processus complet, manière dont vous y parviendrez. Vous avez une partie de la solution avec vous et vous avez besoin de l'aide de l'IA pour vous fournir le reste de la solution afin que nous puissions obtenir le résultat souhaité. C'est notre modèle de recette que vous pouvez également utiliser sur Chat JV. 48. Demandez un modèle d'entrée: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Dans cette session, nous voulons parler d' un autre modèle que nous pouvons utiliser, modèle de demande de saisie, que vous pouvez utiliser comme invite sur Chat JBT Il s'agit donc d'un scénario dans lequel lorsque nous recherchons un type spécifique de solution à partir de l'outil Chat JBT AI, nous définissons certaines règles Maintenant, nous définissons les règles et en fonction desquelles nous voulons que cela nous donne le résultat, le résultat que nous recherchons. En général, ce qui se passe, c'est au moment où vous définissez les règles un résultat et que vous obtenez un résultat et une liste d' informations sur l'ensemble. OK. C'est ce que tu ne veux pas. Ce que vous voulez faire, c'est que vous voulez que l'outil d'IA prenne toutes les informations, règles qui ont été données et attende, attende que votre contribution arrive, votre question, puis nous donne la solution en fonction des règles définies. C'est là que nous allons utiliser le modèle de demande de saisie. Il s'agit d'un modèle dans lequel vous définissez les règles et vous dites spécifiquement à l'outil d'IA tenir compte de ces règles et de ne pas donner d' informations supplémentaires pour le moment. Lorsque je demande un avis, c'est à ce moment-là que vous nous donnez la solution en fonction des règles établies. C'est donc ce que nous entendons par demander un modèle de saisie. Voyons comment cela va se passer en action. J'ai donné une invite particulière où je dis que chaque fois que je vous demande d'écrire une invite pour que j'accomplisse une tâche, listez-en la nature. liste des approches alternatives pour accomplir la tâche , puis rédigez une invite pour chaque approche. Alors maintenant, je définis qu'il n'est pas nécessaire de fournir d'autres informations supplémentaires dehors de ce que j'ai défini ici. Lorsque vous aurez terminé, demandez-moi la prochaine invite pour créer des alternatives pour. Maintenant, il l'a enregistré en mémoire et maintenant il me permet d'écrire pour écrire une invite pour accomplir une tâche. Je définirai clairement les approches alternatives de la liste des tâches, rédigerai une invite séparée et vous demanderai la prochaine invite. C'est ainsi que nous pouvons utiliser le modèle de demande de saisie, qui nous aidera principalement à empêcher l'outil d'IA de nous fournir des informations accablantes ce qui peut devenir difficile à gérer par la suite. Nous allons donc faire court, définir les attentes définies, définir les règles et définir la quantité d' informations que nous voulons en tirer. Et c'est là que ce modèle peut être vraiment utile. 49. Exemples de photos peu: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous voulons examiner un autre modèle d'invite que vous pouvez certainement utiliser, à savoir quelques courts exemples. Maintenant, il s'agit d'une méthode incitative où nous essayons d'entraîner l'outil pour qu'il nous donne un type de sortie spécifique Donc, pour y parvenir, nous lui donnons certains exemples. Nous lui donnons une entrée particulière et en fonction laquelle nous lui donnons le résultat souhaité. Nous donnons donc plusieurs exemples de ce type à l'outil et nous essayons de nous entraîner. Nous essayons de l'entraîner à comprendre le type d' entrées et en fonction de laquelle nous obtenons le résultat correct pour cela. Cela peut être très utile lorsque vous entraînez l'outil d'IA lui-même pour qu' entraînez l'outil d'IA il donne un type de réponse spécifique adapté à votre propre entreprise, à vous-même. Il s'agit donc d'un autre type d'invite que vous pouvez certainement utiliser ici Prenons donc un exemple de ce que nous faisons ici. Supposons que je donne une entrée dans laquelle je dis que le film était bon mais un peu trop long. Et le sentiment qui régnait autour de cette idée était c'est une évaluation neutre que nous essayons de donner. De même, une autre remarque que je donne est que je n'ai pas vraiment aimé ce livre. Je manquais de détails importants et cela n'a finalement pas eu de sens. Le sentiment à ce sujet est négatif. De même, je donne une contribution , et j'adore ce livre. Cela m'a été très utile pour apprendre comment améliorer ma santé intestinale. Le sentiment est positif. J'ai maintenant fourni ces entrées et sorties à l'outil d'IA pour l'entraîner, comprendre d'où je viens et quel type de sortie je recherche. Maintenant, je donne une nouvelle idée, c'est-à-dire je ne savais pas trop quoi penser de ce nouveau restaurant. Le service était lent, mais les plats étaient plutôt bons et je laisse à l'outil le soin de répondre au résultat. Alors maintenant, comme vous pouvez le voir, l'outil me donne une sortie neutre. C'est ce que nous entendons par quelques courts exemples, que vous pouvez certainement utiliser lorsque vous entraînez l'outil d'IA pour qu'il nous donne un résultat d'une manière spécifique en fonction du type d' exemples que vous lui avez donnés afin lui faire comprendre d' où vous venez et quelles sont vos attentes à son égard. J'espère que cela a du sens. J'espère que les gens comprendront les différents avantages que nous essayons d' appliquer ici à l'AGPT, en particulier pour améliorer le type de résultats que nous en obtenons 50. Exemples de quelques plans pour les actions: Bonjour, les gars. Bienvenue aux sessions. Au cours de cette session, nous verrons d'autres exemples de quelques suggestions, qui visent plutôt à passer à l'action Nous avons donc compris comment nous pouvions utiliser ce type d'instructions pour entraîner le modèle d'IA afin de nous donner un certain type de résultat C'est donc ce que nous allons plus loin en examinant d' autres scénarios lesquels vous pouvez utiliser ce modèle, le schéma de quelques prises de vue et obtenir des résultats différents, ce qui peut être davantage lié à la prise en compte de différentes situations, à différentes actions à entreprendre dans une situation spécifique. Voyons donc comment nous pouvons l'utiliser dans ce scénario spécifique. Disons que je parle d' une situation précise. La situation est que je parcourt 60 miles par heure et je vois les feux stop de la voiture devant moi. Allez. L'action doit être la suivante nous devons nous arrêter, nous arrêter là, donc agir c'est freiner. Ensuite, je viens de prendre l'autoroute une rampe d'accès et je parcourt 30 miles par heure Je dois donc accélérer. Puis un cerf s'est élancé devant ma voiture alors que je parcourais 24 miles à l'heure et la route a un large accotement Nous disons de casser et de servir dans l'épaule. Euh, une autre situation est que je fais marche arrière pour quitter la place de parking, et je vois les feux de recul et je vois les feux allumer sur la voiture derrière moi. Alors, ce que nous devons faire. C'est ce que j'attends comme résultat de l'IA. Il a donc appris la situation et les mesures que nous attendions et sur la base desquelles il me donne les résultats que nous devons arrêter immédiatement et attendre. Vous pouvez donc voir que nous avons maintenant entraîné l'outil d'IA pour qu'il nous donne un type de réponse spécifique en fonction des situations fournies. Pour aller plus loin, euh, nous pouvons demander à l'outil d'IA lui-même de nous donner plus d'exemples de situations et d'exemples d'analyse d'actions que nous voulons faire. Alors maintenant, vous pouvez voir qu'il a également fourni ces exemples particuliers. Par exemple, le feu de signalisation devient jaune et je suis à dix pieds de l'intersection. Continuez à rouler prudemment, ne freinez pas. OK ? Le feu de circulation devient jaune et je suis à 100 pieds de l'intersection, puis je freine doucement et je me prépare à m'arrêter. Ainsi, il est également capable de nous fournir diverses situations et actions. Cela peut donc être un autre cas d'utilisation de quelques courts exemples que vous pouvez utiliser, que vous pouvez utiliser, qui peuvent vous aider à entraîner l'IA d'une manière particulière pour nous donner les résultats souhaités. 51. Exemples de quelques photos avec des étapes intermédiaires: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous verrons un autre scénario, quelques courts exemples que vous pouvez envisager utiliser lorsque vous demandez le Cha GPT two Ici, nous examinons un scénario quelques courts exemples montrent qu'il n'est pas nécessaire soit uniquement de deux types dans lesquels nous donnons une entrée et nous obtenons une sortie, une action de situation. OK ? Ici, nous pouvons également introduire quelques étapes intermédiaires, ce qui signifie essentiellement que lorsque vous donnez une situation particulière, elle peut suivre certaines étapes. Il peut réfléchir à certains scénarios puis passer à l'action. OK ? Cela peut également être une possibilité. Il n'est donc pas nécessaire que ce soit un format d'entrée et de sortie court. Vous pouvez donc entraîner l' outil d'IA de différentes manières. Nous devons donc élargir notre esprit et comprendre que nous essayons d'entraîner l'IA dans différents formats. C'est l'un de ces formats où seules une entrée et une sortie peuvent ne pas fonctionner, et cela peut être une situation délicate laquelle plusieurs éléments doivent être pris en compte , puis la sortie doit être fournie. Ici, nous allons donc inclure certaines étapes intermédiaires entre les deux, puis l'action sera entreprise. Cela sera vraiment efficace lorsque, disons, dans un scénario réel, il peut s'agir de répondre au service client, répondre aux demandes des clients. Vous pouvez donc avoir un outil d'intelligence artificielle capable de répondre. Je peux donner différents types de résultats, étapes intermédiaires qu'il peut donner aux clients et sur la base desquelles il essaie de répondre à leurs questions répondre à leurs problèmes et de les résoudre. Voyons un exemple pratique de ce que nous essayons de dire ici. Revenons au même exemple, de la vidéo précédente que nous avions vue. C'est une situation que nous avons créée. La situation est que je parcourt 60 miles par heure et que je vois les feux stop de la voiture devant moi, allez, non ? Je pense donc que maintenant, l'étape intermédiaire est suivante : je dois ralentir la voiture avant de percuter la voiture qui me précède, n'est-ce pas ? L'action entreprise serait d'appuyer sur le photon, freiner maintenant, encore une fois, je commence à penser que la voiture ne va pas s'arrêter en ligne Je peux donc vérifier si l'épaule est suffisamment large pour y faire une embardée. Je commence donc à penser que l' épaule est suffisamment large. Donc, la mesure prise est une embardée dans l'épaule, non ? Une autre situation peut être que je viens d'entrer l'autoroute par une sur l'autoroute par une rampe d'accès et que je parcourt 30 miles par heure. Donc je pense que je dois accélérer jusqu'à la limite de vitesse pour ne pas me faire percuter par derrière. L'action consiste donc à poser le pied sur l'accélérateur. Je commence donc à penser que j'ai atteint la limite de vitesse. L'action serait donc relâchée sur l'accélérateur. De même, je peux donner une action une situation telle que je recule hors du parking et que je vois les feux de recul s'allumer sur la voiture qui me suit Quelle peut donc être l'action ? Il est donc maintenant entraîné. Un outil est formé pour nous fournir le résultat dans ce format particulier, afin qu'il commence à réfléchir. La voiture qui me suit est également sur le point de faire marche arrière. Nous pourrions entrer en collision. L'action est donc d' appuyer immédiatement sur le frein pour arrêter de faire marche arrière. Ensuite, je dois m'assurer que l'autre conducteur me voit bien, comme je le pense. Maintenez donc le frein enfoncé et klaxonnez légèrement pour les avertir. Vous pouvez donc voir maintenant que l'outil Air nous donne les résultats de cette manière particulière, et qu' il est entraîné de la manière dont nous voulons qu'il pense et nous donne des résultats. Nous pouvons également lui demander de générer un autre exemple. Maintenant, un autre exemple est généré, que je traverse une intersection, feu de signalisation devient jaune, je dois décider rapidement s'il est plus sûr de m'arrêter ou de poursuivre l'interaction. L'action peut donc être de vérifier ma vitesse et ma distance par rapport à la ligne d'arrêt. OK ? Maintenant, disons que j'ai donné l'action spécifique maintenant. Comme vous pouvez le constater, l'outil est en cours de formation, vous pouvez désormais dévier la conversation dans le format de votre choix Comme pour la dernière action, disons scanner à gauche et à droite pendant le passage et continuer à conduire prudemment une fois dégagé. Alors je dis que disons que je suis en panne d'essence. Alors, que va-t-il se passer ? Je conduis et je remarque que l'essence est presque vide, donc je suis en panne d'essence, alors je peux prendre des mesures. Vous voyez donc qu'il s'agit d' un autre format d'invite f shot que vous pouvez utiliser lorsque vous indiquez certaines étapes intermédiaires qui doivent être prises en compte avant d'arriver au résultat final 52. Écrire des exemples efficaces de quelques coups de pinceau: Bonjour, les gars. Bienvenue à cette séance. Au cours de cette session, nous verrons comment nous pouvons également écrire quelques courtes instructions efficaces quelques courtes instructions efficaces sur Cha GPT Le but de cette session en particulier est de comprendre comment, lorsque nous donnons ces quelques courts exemples d'instructions à l'outil d'IA, nous pouvons parfois lorsque nous donnons ces quelques courts exemples d'instructions à l'outil d'IA, commettre certaines erreurs Dans de tels cas, comment pouvons-nous y remédier et améliorer nos instructions ? Essayons donc de comprendre comment cela va fonctionner. Supposons que je donne une invite spécifique en ce moment, à savoir la suivante : quelques formats d'invite courts, entrée, brique, sortie dure, coussin de saisie, sortie souple, voiture d'entrée et sortie maintenant requises, n'est-ce pas ? Donc, dans ce cas, l' outil d'IA nous donne un message , à savoir que la voiture sera rapide. Comme vous pouvez le constater, ce qui se passe ici est basé sur l'examen des instructions que nous avons données, l'outil I essaie de comprendre quelle devrait être la sortie idéale, et il nous donne le résultat le plus rapidement possible À cause de cela, ce qui se passe, c' est que ce n'est peut-être pas la bonne sortie attendue que vous recherchez , et c'est de notre faute. C'est de notre faute si nous n' avons pas correctement activé l'outil d'IA. Le principal problème de cette invite particulière est le manque d'informations. Nous n'avons pas donné de contexte, nous n'avons pas donné d'informations supplémentaires. Quel type de résultat recherchons-nous ? C' est ce qui manque. C'est pourquoi l'outil d'IA nous fournit un résultat basé sur informations ou connaissances limitées qu' il est capable de recueillir à partir des instructions que nous lui avons fournies. C'est pourquoi ce que nous devons faire, c'est le faire. Nous donnons donc le résultat que nous ne recherchons pas. Nous recherchons une sortie uniquement en soft et hard, d'accord. Nous avons donc donné un certain contexte indiquant comment nous voulons que le résultat soit. Donc, avec le résultat, la voiture est dure. Du point de vue des matériaux. OK ? Alors maintenant, encore une fois, disons que nous lui donnons une instruction spécifique, que nous avons donnée ici, l'objet est plan, la vitesse est rapide. Objet : ver, la vitesse est lente, l'objet est une voiture, la vitesse est rapide. Vous avez donc compris comment nous voulons que le format soit. Et ici, il est capable de fournir le bon résultat. Encore une fois, ce qui se passe dans ces scénarios particuliers, c'est le moment présent, si vous regardez un scénario spécifique maintenant, nous avons maintenant donné que l'objet est une balle. OK ? Encore une fois, un contexte vague que nous donnons ici, idéalement parlant, d'accord ? Ça ne se reproduira pas, le ballon peut être rapide. ce moment, elle donne un résultat aussi rapide, mais elle peut aussi être lente, une balle jouée par un enfant, donc elle peut être lente. Toutes ces choses peuvent donc se produire. L'idée est donc que chaque fois que nous donnons quelques brèves instructions, nous devons également nous assurer que le format est correct, mais que le contenu du format doit contenir suffisamment d'informations, que le suffisamment d'informations, contexte doit être fourni correctement et que nous sommes les seuls à pouvoir nous attendre au bon résultat Vous devez fournir suffisamment d'informations, le contexte dans lequel vous souhaitez obtenir le résultat, puis nous pourrons obtenir les résultats souhaités. 53. Merci de suivre ce cours !: Bonjour, les gars. Je voulais vous féliciter pour votre présence à la fin de ce cours. Merci beaucoup d' avoir suivi ce cours. J'espère que cela vous a été utile. Nous sommes en mesure d'apprendre les stratégies et de les mettre en œuvre dans votre entreprise à l'avenir. J'ai hâte de vous voir bientôt dans un nouveau cours, les gars. Merci, les gars.