Generate Knowledge Prompting : Une nouvelle approche du Prompting

Le Generate Knowledge Prompting apparait comme une méthode de prompting émergente dans le domaine de l’IA. Cette technique, peu connue mais prometteuse, permet aux modèles d’IA de générer activement des connaissances, enrichissant ainsi leur capacité à traiter des tâches spécifiques. Cet article explore en profondeur le fonctionnement, les avantages, les limites et la comparaison du GKP avec d’autres méthodes de prompting.

Principe et fonctionnement du Generate Knowledge Prompting

Le Generate Knowledge Prompting est une technique de prompting qui consiste à utiliser un grand modèle de langage pour générer des connaissances qui peuvent ensuite être réutilisées pour améliorer la performance du modèle dans des tâches spécifiques. Cette approche repose sur l’idée que le modèle peut non seulement traiter et répondre à des prompts, mais aussi créer de nouvelles informations qui enrichissent sa base de connaissances.

Dans le fonctionnement typique du GKP, le modèle est d’abord invité à générer des informations pertinentes pour une tâche donnée. Ces informations peuvent prendre la forme de faits, de règles établies, ou d’exemples illustratifs. Par exemple, si la tâche consiste à répondre à des questions sur l’histoire des États-Unis, le modèle pourrait générer une liste d’événements historiques importants et de figures notables. Cette étape de génération de connaissances est essentielle car elle permet au modèle de créer un contexte riche et détaillé qui peut être utilisé dans la seconde phase.