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Techniques de Prompting : à la découverte de la Chain of Thought

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Tout utilisateur d’intelligence artificielle générative est déjà resté perplexe devant des résultats déroutants ou erronés proposé par l’IA. Il est souvent plus simple de se dire que « La machine a pété un câble », plutôt que de remettre en question son prompt… La technique de « Chain of Thought » (CoT) représente une avancée notable dans l’ingénierie des prompts pour les modèles de langage génératifs. En guidant méthodiquement les modèles d’IA à travers des séquences logiques de raisonnement, la chain of thought améliore significativement la précision et la pertinence des réponses générées. Cet article explore les fondements, les applications et les résultats de la chain of thought, révélant ainsi son rôle essentiel dans l’affinement des interactions homme-machine.

Principes et fonctionnement de la chain of thought

La technique de chain of thought  constitue une approche révolutionnaire dans l’utilisation des modèles de langage génératifs tels que GPT-4. Cette méthode s’appuie sur le principe de décomposer un problème complexe en une série d’étapes de raisonnement intermédiaires, permettant ainsi au modèle d’IA de suivre un cheminement logique pour arriver à une conclusion. Au lieu de répondre directement à une question, le modèle est guidé pour explorer et articuler chaque étape de son processus de pensée, comme le ferait un humain en résolvant un problème.

L’importance de la chain of thought réside dans sa capacité à améliorer significativement la qualité des réponses générées par les modèles d’IA. En fournissant un cadre structuré pour le raisonnement, la méthode de prompt chain of thought aide l’IA à mieux comprendre la question posée et à développer des réponses plus précises et contextuellement appropriées. Cette méthode est particulièrement efficace pour les tâches qui requièrent un raisonnement complexe, comme les problèmes mathématiques, les questions de compréhension en lecture, ou les scénarios nécessitant une prise de décision basée sur plusieurs facteurs.

Un aspect essentiel de la chain of thought est la façon dont elle transforme l’approche traditionnelle du prompting. Plutôt que de se limiter à des prompts directs, qui peuvent souvent mener à des réponses superficielles ou inexactes, cette méthode incite le modèle à explorer et à exposer son processus de pensée étape par étape. Cela se traduit non seulement par une amélioration de la précision des réponses, mais aussi par une plus grande transparence dans la manière dont l’IA parvient à ses conclusions.

Par exemple, dans un problème mathématique complexe, au lieu de simplement donner la réponse, le modèle détaille chaque étape de son calcul, expliquant comment et pourquoi il arrive à un certain résultat. Cette approche peut être étendue à d’autres domaines, comme la compréhension de texte, où l’IA peut décomposer sa compréhension d’un passage en séquences logiques, clarifiant ainsi comment elle interprète le texte et en tire des conclusions.

La chain of thought s’est également avérée utile dans l’enseignement et l’apprentissage, où elle peut servir de guide pour expliquer des concepts complexes. En visualisant le processus de pensée de l’IA, les étudiants peuvent suivre le cheminement logique nécessaire pour résoudre des problèmes, ce qui peut renforcer leur compréhension et leur capacité de raisonnement.

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Les techniques de prompting « chain of thought »

1. Décomposez les questions complexes en sous-questions

Lorsque vous êtes confronté à une question complexe, divisez-la en plusieurs sous-questions plus simples. Cette approche permet à l’IA de traiter chaque aspect de la question de manière systématique et ordonnée. C’est particulièrement utile pour des problèmes où plusieurs variables ou concepts sont en jeu. Par exemple, dans un problème de physique, commencez par demander à l’IA d’analyser les forces en présence, puis de déterminer leur impact sur l’objet concerné.

2. Utilisez des exemples explicatifs pour guider le raisonnement

Intégrer des exemples dans vos prompts peut aider l’IA à comprendre le contexte et la structure du raisonnement attendu. Par exemple, pour expliquer un concept mathématique, commencez par présenter un exemple résolu avant de poser une question similaire. Cela fournit un modèle que l’IA peut suivre, facilitant ainsi le traitement de la question principale.

3. Clarifiez vos attentes dans le prompt

Il est essentiel de préciser clairement le type de réponse que vous attendez. Si vous souhaitez une explication détaillée, indiquez-le dans le prompt. Cela oriente l’IA vers le niveau de détail et le type d’analyse que vous recherchez. Par exemple, pour une question historique, précisez si vous attendez une analyse détaillée des causes et des conséquences d’un événement. La clarté dans la formulation des prompts est nécessaire pour obtenir des réponses précises. Évitez les termes vagues ou ambigus qui pourraient conduire à des interprétations multiples.

4. Séquencez le raisonnement avec le mot « Étapes »

L’utilisation du mot « Étapes » dans votre prompt peut aider à structurer la réponse de l’IA. Cela encourage l’IA à organiser sa réponse en une séquence logique et ordonnée. Par exemple, dans un prompt lié à la résolution d’un problème scientifique, demandez à l’IA de décrire les « étapes » qu’elle suit pour arriver à une conclusion.

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5. Encouragez à la réflexion et à l’explication

Formulez des prompts qui incitent l’IA à expliquer sa pensée. Demandez-lui de décrire comment et pourquoi elle arrive à certaines conclusions. Cette approche est bénéfique pour comprendre le processus de pensée de l’IA, rendant les réponses plus transparentes et informatives.

6. Intégrez des scénarios hypothétiques

Utilisez des scénarios hypothétiques enrichit la réflexion de l’IA. Dans un contexte économique, par exemple, vous pourriez demander à l’IA de considérer les effets d’une politique monétaire sur l’inflation, en explorant plusieurs scénarios hypothétiques. Cela aide l’IA à évaluer les différentes conséquences possibles et à développer une compréhension plus complexe des interdépendances économiques.

7. Posez des questions ouvertes pour stimuler le raisonnement approfondi

Les questions ouvertes sont essentielles pour encourager un raisonnement plus approfondi. Elles permettent à l’IA de développer des réponses plus élaborées et détaillées, au lieu de se limiter à des réponses binaires. Par exemple, au lieu de demander si un événement a eu lieu, demandez comment et pourquoi cet événement a influencé les développements ultérieurs.

8. Encouragez à l’auto-questionnement

L’auto-questionnement guide l’IA vers une exploration plus approfondie du sujet. Par exemple, dans une analyse littéraire, le prompt pourrait encourager l’IA à se demander « Pourquoi l’auteur a-t-il choisi ce thème? », puis à explorer les réponses possibles. Cette technique stimule un niveau de réflexion critique, permettant à l’IA de générer des insights plus profonds et nuancés.

9. Demandez un récapitulatif et une synthèse

Demander à l’IA de résumer les étapes de raisonnement assure une compréhension complète du processus. Après un prompt complexe, comme l’analyse d’une situation géopolitique, une demande de récapitulation pourrait inciter l’IA à revoir les points clés de son analyse, assurant ainsi que toutes les perspectives ont été considérées et que la conclusion est bien fondée.

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Les limites de la méthode chain of thought

La chain of thought implique l’utilisation d’un processus de réflexion explicite et détaillé, similaire à celui qu’un humain pourrait utiliser pour résoudre un problème. Cependant, malgré ses avantages, cette méthode présente plusieurs limites.

Complexité et longueur des explications : La méthode chain of thought requiert souvent des explications longues et complexes pour parvenir à une solution. Cela peut être inefficace dans des situations où une réponse rapide est nécessaire. De plus, la longueur et la complexité des explications peuvent parfois entraîner des erreurs ou des ambiguïtés, surtout si l’IA n’est pas parfaitement calibrée pour gérer des chaînes de pensée prolongées.

Dépendance aux données d’entraînement : La qualité et l’étendue des données utilisées pour entraîner l’IA influencent directement l’efficacité de la méthode CoT. Si les données d’entraînement sont biaisées ou limitées, l’IA peut développer des chaînes de pensée qui ne sont pas entièrement fiables ou qui manquent de perspective. Cela peut conduire à des conclusions inexactes ou incomplètes.

Difficulté d’adaptation aux nouveaux contextes : La méthode chain of thought peut se heurter à des difficultés lorsqu’il s’agit de s’adapter à de nouveaux contextes ou à des problèmes qui sortent du cadre de son entraînement. Contrairement à l’esprit humain, qui peut faire preuve d’une grande flexibilité et créativité, une IA peut être limitée dans sa capacité à transférer sa méthode de pensée à des situations inédites ou peu familières.

Manque d’intuition et de créativité : L’IA, en suivant la méthode chain of thought, peut manquer d’intuition et de créativité dans ses processus de réflexion. Alors que les humains sont capables de faire des sauts intuitifs ou de penser de manière abstraite, l’IA peut être contrainte par la logique linéaire et les schémas de pensée explicites. Cela peut limiter sa capacité à générer des idées novatrices ou à résoudre des problèmes de manière créative.

Gestion des données incomplètes ou erronées : Lorsque l’IA est confrontée à des données incomplètes ou erronées, la méthode CoT peut conduire à des conclusions incorrectes. La capacité de l’IA à raisonner et à tirer des conclusions dépend fortement de la qualité des informations fournies. Si ces informations sont défectueuses, même une chaîne de pensée bien structurée peut mener à des erreurs.

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L’efficacité de la méthode chain of thought

L’efficacité de la méthode CoT a été démontrée dans diverses études. Les résultats montrent que la Chain of Thought améliore significativement les performances des LLMs, surtout lorsque ces modèles atteignent ou dépassent environ 100 milliards de paramètres. Cette augmentation suggère que la chain of thought peut être considérée comme une capacité émergente des LLMs à grande échelle. Pour des tâches complexes comme les problèmes de mathématiques, cette méthode de prompting a plus que doublé les performances de modèles comme GPT-3 et PaLM. Elle a également atteint des performances de pointe sur GSM8K, SVAMP, et MAWPS, surpassant certains modèles spécifiquement entraînés sur des problèmes de mathématiques.

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En matière de raisonnement de bon sens, la méthode chain of thought a amélioré les performances sur plusieurs benchmarks de raisonnement de bon sens, dépassant même les performances humaines sur des tâches comme la compréhension du sport (95,4 % contre 84 %).

Ces résultats suggèrent que la CoT ne se limite pas seulement à transformer des mots en équations ou à augmenter la puissance de calcul, mais qu’elle active également une forme de raisonnement interne acquise pendant la phase d’entraînement des LLMs. De plus, l’efficacité de la chain of thought n’est pas simplement attribuable à la qualité, au nombre ou à l’ordre des exemples utilisés lors du prompting, mais plutôt à sa capacité à structurer et à guider le raisonnement du modèle de manière plus intuitive et humaine

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