Les métiers de l'IA : le prompt engineer
Un article proposé par J. Koffas, auteur du livre "Quand les robots seront humains"
Qu'est-ce que le métier de Prompt Engineer ?
Dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et notamment avec l'avènement d'outil tels que ChatGPT, un "prompt engineer" (ou "ingénieur de requête") fait référence à un ingénieur ou un développeur qui conçoit et optimise des prompts pour les modèles de langage naturel et les systèmes de traitement du langage naturel.
Les "prompts" sont des instructions ou des exemples de phrases ou de textes donnés aux modèles de langage naturel pour les aider à générer des sorties plus précises et pertinentes. Les prompt engineers sont responsables de concevoir et de créer des prompts qui sont pertinents et efficaces pour les modèles d'IA, tout en optimisant les performances et la précision du modèle.
Quelles sont les qualités et les compétences requises pour devenir Prompt Engineer ?
Les compétences nécessaires pour être un prompt engineer pour l'IA comprennent une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, ainsi qu'une expertise en programmation et en ingénierie logicielle. Ils doivent également être en mesure de comprendre les besoins des utilisateurs finaux et de concevoir des prompts adaptés à leurs cas d'utilisation spécifiques.
En résumé, un prompt engineer pour l'IA est un spécialiste qui travaille sur la conception et l'optimisation de prompts pour les modèles de langage naturel et les systèmes de traitement du langage naturel, en utilisant une expertise en apprentissage automatique, en traitement du langage naturel et en ingénierie logicielle.
Le prompt engineer et la maitrise des tokens
En intelligence artificielle, un "token" (ou "jeton" en français) fait référence à une unité de base qui compose un texte ou un langage naturel. Il s'agit généralement d'un mot, mais cela peut également inclure des caractères individuels, des phrases ou des symboles.
Dans le contexte du traitement du langage naturel et de l'apprentissage automatique, les tokens sont souvent utilisés pour représenter le texte d'entrée de manière numérique. Cela permet aux modèles d'IA de traiter et d'analyser des données textuelles, comme des articles de presse, des tweets ou des messages de chat.
Les tokens peuvent être générés à l'aide de différentes techniques, telles que la segmentation de phrases et la tokenisation, qui consistent à diviser le texte en unités significatives. Par exemple, lors de la tokenisation d'une phrase, chaque mot de la phrase est identifié et représenté par un token unique.
Les tokens sont ensuite souvent transformés en vecteurs numériques à l'aide d'une technique appelée "embedding", qui permet de représenter les tokens sous forme de vecteurs de valeurs numériques. Ces vecteurs peuvent ensuite être utilisés comme entrée pour les modèles d'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones, pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel, comme la classification de texte, la traduction automatique ou la génération de texte.
NDLR : nous vous invitons à tester
ici un petit chatbot qui avait été créé par Nicolas Munk, un prompt engineer français pour la promotion du livre "Adieu ou Presque" de L. Frankel sorti en 2013. Vous pourrez sur cette page vous amuser à poser des questions à... Michael Jackson !!
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