Few-Shot Prompting: Pourquoi les exemples battent les instructions
Few-Shot Prompting: Pourquoi les exemples battent les instructions
Few-Shot Prompting est une méthode où le modèle est donné des exemples au lieu de règles. Cela aide à améliorer les résultats et à réduire les hallucinations.
Few-Shot Prompting : Pourquoi les exemples surpassent les instructions
De nombreux prompts échouent, non pas parce que les instructions sont mauvaises, mais parce qu'elles sont trop abstraites.
« Écrivez de manière professionnelle. »
« Soyez clair et précis. »
« Utilisez un ton objectif. »
De telles directives semblent claires, mais elles laissent une marge de manœuvre : Qu'est-ce que significa être professionnel, clair, précis, objectif ?
Un modèle de langage remplit ces lacunes avec des probabilités.
Le résultat est parfois bon, parfois mauvais.
Ce qu'est vraiment le Few-Shot Prompting
Le Few-Shot Prompting signifie donner des exemples au modèle, et non seulement des règles.
Au lieu de décrire à quoi devrait ressembler le résultat,
vous le montrez.
Le modèle reconnaît les modèles de manière beaucoup plus claire dans :
Le raccourci ultime vers des résultats IA impeccables
Arrête de perdre du temps avec des prompts approximatifs. Obtiens des résultats IA constants et professionnels dès le premier essai, à chaque fois.
« Écrivez un e-mail de statut professionnel pour les clients. »
Avec Few-Shot :
Exemple Few-Shot
Objet : Mise à jour rapide sur la disponibilité du système
Le 12 mars, entre 14h10 et 14h47, notre plateforme de paiement a connu une disponibilité limitée.
La cause était une erreur de configuration après une mise à jour.
Le problème a été résolu, aucune donnée n'a été perdue.
Nous nous excusons pour les désagréments occasionnés.
Tâche
Écrivez un e-mail comparable pour l'incident suivant : Contexte
Le Few-Shot réduit non seulement les problèmes de style
Un effet secondaire souvent sous-estimé : le Few Shot Prompting peut également réduire considérablement les hallucinations.
La raison est simple : les bons exemples fixent ce qui est considéré comme « normal ». Ils rendent les hypothèses implicites explicites, montrent des limites claires et donnent une structure dans laquelle le modèle a moins à interpréter et moins à combler.
Lorsque le contexte est complet et propre, il reste nettement moins de place pour les détails inventés. Le taux d'invention diminue de manière significative.
