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Techniques de prompting : qu’est-ce que le Tree of thoughts ?

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L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle a conduit au développement de techniques avancées de prompting. Parmi celles-ci, le « Tree of Thoughts » (ToT), ou Arbre de pensées, permet d’améliorer la qualité des réponses des modèles d’IA. Dans cet article, nous explorerons le principe, le fonctionnement, les avantages et les inconvénients du ToT, ainsi que sa comparaison avec d’autres méthodes de prompting en IA.

Principe et fonctionnement du Tree of Thoughts

Le « Tree of Thoughts » (ToT ou Arbre de pensées) représente une méthode avancée de prompting dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier dans les systèmes de traitement du langage naturel comme GPT (Generative Pre-trained Transformer). Cette approche cherche à améliorer la façon dont les modèles d’IA génèrent des réponses en structurant les prompts de manière hiérarchique, semblable à un arbre avec de multiples branches de pensée. Cette structuration permet au modèle de suivre différentes lignes de raisonnement avant d’arriver à une conclusion ou une réponse.

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Le principe repose sur la capacité du modèle à explorer divers chemins de pensée en parallèle, augmentant ainsi la richesse et la diversité des réponses générées. Au lieu d’un seul prompt linéaire menant à une réponse directe, le Tree of Thoughts encourage le modèle à examiner une question sous plusieurs angles, en utilisant des sous-questions ou des prompts intermédiaires qui se ramifient les uns des autres. Chaque branche de l’arbre peut représenter une ligne de pensée différente, permettant au modèle de considérer une gamme plus large d’informations et de perspectives avant de synthétiser une réponse finale.

Cette méthode améliore la profondeur et la précision des réponses générées par l’IA, en particulier pour des tâches complexes nécessitant une compréhension nuancée ou la résolution de problèmes multi-étapes. Elle permet également de surmonter certaines limitations des approches de prompting traditionnelles, où les réponses peuvent être superficielles ou ne pas saisir pleinement la complexité d’une question. En structurant les prompts de manière plus systématique et réfléchie, le Tree of Thoughts facilite une interaction plus riche et plus productive entre l’utilisateur et le modèle d’IA.

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Avantages et inconvénients du prompting Tree of Thoughts

Le Tree of Thoughts, en tant que méthode de prompting pour les systèmes d’intelligence artificielle, présente une série d’avantages et d’inconvénients qui le distinguent d’autres techniques de prompting. Parmi ses avantages, le ToT permet une exploration plus profonde et diversifiée des sujets, favorisant ainsi la génération de réponses plus nuancées et détaillées. Cette approche imite de plus près le processus de pensée humain, permettant aux modèles d’IA de mieux comprendre et traiter les requêtes complexes. De plus, le ToT facilite la personnalisation des interactions, car il peut s’adapter à des contextes variés en modifiant la structure de l’arbre de pensées en fonction des besoins spécifiques de l’utilisateur.

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Cependant, le ToT présente également des défis, notamment en termes de complexité de mise en œuvre. La construction et la gestion d’arbres de pensées complexes peuvent exiger des ressources computationnelles importantes et une expertise approfondie dans la conception des prompts. De plus, le risque d’aboutir à des branches peu pertinentes ou redondantes est accru, ce qui peut diluer la qualité des réponses générées et nécessiter des ajustements fins pour optimiser les performances. Enfin, la dépendance aux inputs utilisateurs pour guider l’exploration de l’arbre peut limiter l’efficacité du ToT dans des situations où ces inputs sont vagues ou insuffisamment détaillés.

Malgré ces points d’attention à prendre en compte, plusieurs études mettent en lumière l’efficacité de cette méthode de prompting

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Comparaison avec d’autres méthodes de prompting

La technique de prompting Tree of Thoughts peut être intégrée dans le développement même d’une IA générative mais elle peut aussi être utilisée par le grand public sur des modèles comme ChatGPT. Imaginons que nous voulons demander à ChatGPT comment réduire son empreinte carbone au quotidien. Voici comment nous pourrions formuler cette question en utilisant différentes techniques de prompting:

Zero-shot Prompting : « Comment puis-je réduire mon empreinte carbone au quotidien? »

Chain of Thought : « Pour réduire l’empreinte carbone au quotidien, quels sont les gestes les plus efficaces? Par exemple, considérons les transports, la consommation d’énergie, et l’alimentation. Peux-tu décomposer ces catégories et suggérer des actions spécifiques pour chacune? »

Self-Consistency Prompting : « Quelles sont les différentes façons de réduire son empreinte carbone au quotidien? Merci de proposer plusieurs options et d’évaluer laquelle est la plus cohérente et efficace selon différents scénarios de vie quotidienne. »

Generate Knowledge Prompting : « Imagine que tu es un expert en durabilité. Basé sur les dernières recherches, comment suggérerais-tu de réduire l’empreinte carbone au quotidien? Merci de générer des conseils innovants qui pourraient ne pas être largement connus. »

ReAct Prompting : « Si je te dis que je prends ma voiture tous les jours pour aller travailler, que j’achète souvent des produits emballés et que mon alimentation est riche en viande, comment pourrais-tu réagir pour me conseiller de changer mes habitudes afin de réduire mon empreinte carbone? »

Tree of Thoughts : « Imagine que trois experts tentent de répondre à la question suivante : Comment puis-je réduire mon empreinte carbone au quotidien?
– Tous les experts utilisent des chemins de pensée différents puis la partage avec le groupe
– Collégialement, le groupe peut décider de suivre le ou les chemins de pensée les plus pertinents afin d’affiner leur réponse
– Si un expert se rend compte qu’il a tort, il ne doit pas continuer sur son chemin de pensée
– Ensuite ils développent leur réflexion sur la base du ou des chemins de pensée choisie »

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