Qu’est-ce que le Few-shot Prompting ?
C’est une approche où l’on fournit au modèle de langage quelques exemples (les « shots ») de la tâche que l’on souhaite réaliser. Ces exemples servent de référence pour guider le modèle vers le type de réponse attendue. En d’autres termes, plutôt que de donner une instruction générale, on montre concrètement ce que l’on veut, “on donne l’exemple”.
Comment le mettre en œuvre ?
Voici quelques étapes clés pour utiliser efficacement le few-shot prompting :
- Identifier clairement la tâche
- Sélectionner des exemples pertinents
- Formater les exemples
- Tester et itérer
Exemples concrets de Few-shot Prompting
Disons que vous voulez que ChatGPT génère des idées d’activités pédagogiques interactives sur différents sujets. Voici comment vous pourriez utiliser le few-shot prompting :
Mais cette technique de prompt peut également être un atout majeur pour formater les sorties générées par le modèle. Imaginez que vous souhaitez générer un programme de formation respectant les critères QUALIOPI. Plutôt que d’expliquer en détails à ChatGPT ce que sont ces critères et comment structurer le programme, vous pouvez simplement lui fournir un ou deux exemples bien formatés.
