Naviguer dans la forêt neuronale : Les secrets des prompts en IA Vidéo

Dans cette vidéo, nous nous immergeons dans l'art délicat des prompts. Imaginez l'IA comme une forêt dense de sentiers, où chaque prompt sert de carte et de boussole pour naviguer. La spécificité de votre question peut faire la différence entre une simple observation et une explication approfondie. Apprenez à décomposer des prompts complexes, à éliminer toute ambiguïté, et à obtenir des réponses nettes et précises. Mais ce n'est pas tout : nous explorerons également les ramifications éthiques et pratiques de prompts mal conçus, mettant en lumière l'importance cruciale de chaque mot que vous choisissez. Et comme la maîtrise des prompts est un art en constante évolution, nous vous montrerons comment affiner continuellement vos questions pour débloquer le plein potentiel de l'IA.

2:22
1959 vues

Objectifs :

Comprendre l'importance de la formulation précise des prompts pour interagir efficacement avec l'intelligence artificielle (IA) et maximiser ses résultats.

Chapitres :

Introduction à l'architecture neuronale de l'IA
L'architecture neuronale d'une IA peut être comparée à une immense forêt de sentiers. Dans cette métaphore, votre prompt agit comme une carte et une boussole. Sans instructions précises, il est facile de se perdre dans cette complexité.
L'importance de la précision dans les prompts
Pour obtenir des informations pertinentes, il est crucial d'orienter l'IA correctement. Un prompt vague, tel que "expliquez le ciel", peut générer une variété de réponses, allant de la poésie à la science. En revanche, un prompt spécifique comme "expliquez pourquoi le ciel est bleu pendant la journée" permet de focaliser l'IA sur des concepts précis, comme la diffusion Rayleigh, où les molécules atmosphériques dispersent la lumière bleue du soleil.
Structuration des prompts
La structuration est essentielle. Imaginez que vous rédigez une dissertation : au lieu d'aborder tous les points en même temps, vous les sépareriez en paragraphes. De même, un prompt complexe peut être décomposé en sous-questions pour obtenir des détails plus précis.
Clarté et évitement des ambiguïtés
Éviter les ambiguïtés est crucial. Par exemple, demander "Donnez-moi un exemple de carnivore" pourrait conduire à de nombreux animaux sauvages. En précisant "petit carnivore domestique", l'IA sera orientée vers des réponses comme le chat ou le chien.
Conséquences d'un prompt mal conçu
Les implications d'un prompt mal conçu ne doivent pas être négligées. Un prompt biaisé ou mal formulé peut entraîner des erreurs factuelles, renforcer des stéréotypes ou offrir des solutions inadéquates. Par exemple, demander à l'IA des informations basées sur des données obsolètes ou biaisées peut renforcer ces mêmes biais.
Le perfectionnement des prompts
Le perfectionnement des prompts est un processus continu. Il nécessite de tester, évaluer les résultats, affiner et tester à nouveau. Un prompt bien rédigé peut débloquer le potentiel de l'IA, permettant des percées en recherche, de nouvelles découvertes ou même des créations artistiques incroyables.
Conclusion
La maîtrise des prompts est essentielle pour obtenir des résultats optimaux. Chaque ajustement dans un prompt vous rapproche de votre chef-d'œuvre, car chaque mot et chaque nuance guident l'IA dans la bonne direction.

FAQ :

Qu'est-ce qu'un prompt dans le contexte de l'IA?

Un prompt est une instruction ou une question que vous donnez à une intelligence artificielle pour orienter sa réponse. La qualité du prompt influence directement la pertinence des résultats obtenus.

Comment formuler un bon prompt?

Pour formuler un bon prompt, soyez précis, structuré et clair. Évitez les ambiguïtés et les biais, et décomposez les questions complexes en sous-questions pour obtenir des réponses détaillées.

Pourquoi la clarté est-elle importante dans un prompt?

La clarté est cruciale car un prompt ambigu peut mener à des réponses inappropriées ou erronées. En étant clair, vous guidez l'IA vers des réponses plus pertinentes.

Quels sont les risques d'un prompt mal formulé?

Un prompt mal formulé peut conduire à des erreurs factuelles, renforcer des stéréotypes ou fournir des solutions inadéquates, surtout si les données sur lesquelles l'IA se base sont biaisées.

Comment améliorer mes prompts au fil du temps?

Améliorer vos prompts nécessite un processus continu de test et d'évaluation. Analysez les résultats, affinez vos instructions et testez à nouveau pour optimiser les réponses de l'IA.

Quelques cas d'usages :

Recherche académique

Les chercheurs peuvent utiliser des prompts spécifiques pour obtenir des informations précises sur des sujets complexes, comme la diffusion Rayleigh, afin d'améliorer la qualité de leurs travaux et d'accélérer leurs découvertes.

Création de contenu

Les rédacteurs peuvent formuler des prompts clairs et structurés pour générer des articles, des essais ou des œuvres artistiques, en guidant l'IA vers des résultats créatifs et pertinents.

Développement de produits

Les équipes de développement peuvent utiliser des prompts pour recueillir des retours sur des concepts de produits, en s'assurant que les questions posées sont précises pour obtenir des insights utiles.

Éducation et formation

Les éducateurs peuvent concevoir des prompts pour aider les étudiants à explorer des concepts complexes, en décomposant les questions en sous-questions pour favoriser une meilleure compréhension.

Analyse de données

Les analystes peuvent utiliser des prompts pour interroger des bases de données, en s'assurant que les instructions sont claires pour éviter des interprétations erronées des données.

Glossaire :

architecture neuronale

La structure et l'organisation des neurones dans un réseau d'intelligence artificielle, semblable à un réseau complexe de sentiers dans une forêt.

prompt

Une instruction ou une question donnée à une IA pour guider sa réponse. Un prompt bien formulé est essentiel pour obtenir des résultats pertinents.

diffusion Rayleigh

Un phénomène physique où les molécules atmosphériques dispersent la lumière bleue du soleil plus que les autres couleurs, expliquant pourquoi le ciel apparaît bleu pendant la journée.

ambiguïté

Un manque de clarté dans un prompt qui peut mener à des interprétations multiples et à des réponses inappropriées.

biais

Une tendance à favoriser certaines informations ou perspectives, souvent basée sur des données obsolètes ou inexactes, ce qui peut conduire à des erreurs factuelles.

perfectionnement des prompts

Le processus d'amélioration continue des instructions données à une IA, impliquant des tests, des évaluations et des ajustements pour optimiser les résultats.

00:00:05

Imaginez l'architecture neuronale d'une

00:00:06

IA comme une immense forêt de sentiers.

00:00:10

Votre prompt est comparable à une carte

00:00:12

et une boussole. Sans instructions précises,

00:00:15

vous pouvez vous perdre facilement.

00:00:17

Donc si vous souhaitez des

00:00:19

informations pertinentes,

00:00:20

vous devez orienter l'IA

00:00:23

correctement.

00:00:24

Commençons par la précision.

00:00:26

Un prompt vague, comme "expliquez

00:00:28

le ciel" pourrait conduire à

00:00:30

une variété de réponses allant

00:00:32

de la poésie à la science.

00:00:34

En revanche, un prompt spécifique,

00:00:37

"expliquez pourquoi le ciel est

00:00:39

bleu pendant la journée", focalisera l'IA

00:00:41

sur la diffusion Rayleigh,

00:00:43

un phénomène où les molécules

00:00:46

atmosphériques dispersent

00:00:47

la lumière bleue du soleil

00:00:49

plus que les autres couleurs.

00:00:50

Ensuite vient la structuration.

00:00:52

Imaginez que vous rédigez une

00:00:54

dissertation Plutôt

00:00:55

que d'aborder tous les points à la fois,

00:00:59

vous les sépareriez en

00:01:00

paragraphe. De la même manière,

00:01:02

un prompt complexe peut être décomposé en

00:01:05

sous-questions pour obtenir des détails.

00:01:07

Ensuite la clarté. Eviter les

00:01:10

ambiguïtés est crucial. Par exemple,

00:01:12

"Donnez-moi un exemple de carnivore" pourrait

00:01:14

conduire à de nombreux animaux sauvages,

00:01:17

mais si vous précisez,

00:01:18

"petit carnivore domestique", l'IA

00:01:20

s'orientera vers "chat" ou "chien".

00:01:23

Les implications d'un prompt mal

00:01:25

conçu ne sont pas négligeables.

00:01:27

Un prompt biaisé ou mal

00:01:29

formulé peut conduire à

00:01:31

des erreurs factuelles,

00:01:32

renforcer des stéréotypes ou

00:01:34

offrir des solutions inadéquates.

00:01:35

Par exemple, si on demande à l'IA

00:01:38

des informations basées sur des

00:01:40

données obsolètes ou biaisées,

00:01:42

elles renforcera ces mêmes biais.

00:01:44

Le perfectionnement des prompts

00:01:45

est un processus continu.

00:01:47

Il faut tester,

00:01:48

évaluer les résultats,

00:01:50

affiner et tester à nouveau.

00:01:52

Un prompt bien rédigé

00:01:53

peut débloquer le potentiel de l'IA,

00:01:56

permettant des percées en recherche,

00:01:58

de nouvelles découvertes, ou même

00:02:00

d'incroyables créations artistiques.

00:02:02

C'est comme sculpter :

00:02:03

chaque ajustement vous

00:02:04

rapproche de votre chef d'œuvre.

00:02:06

Chaque mot, chaque nuance dans un

00:02:08

prompt est une étape pour guider l'IA

00:02:11

dans la bonne direction. La maîtrise

00:02:13

des prompts est essentielle pour

00:02:15

obtenir des résultats optimaux.

00:00:05

Imagine a arquitetura neural de um

00:00:06

IA como uma enorme floresta de trilhas.

00:00:10

Seu prompt é como um cartão

00:00:12

e uma bússola. Sem instruções específicas,

00:00:15

Você pode se perder facilmente.

00:00:17

Então, se você quiser

00:00:19

informações pertinentes,

00:00:20

você precisa dirigir a IA

00:00:23

corretamente.

00:00:24

Comecemos pela precisão.

00:00:26

Um aviso vago, como "explicar

00:00:28

o céu" poderia levar a

00:00:30

uma variedade de respostas que vão desde

00:00:32

da poesia à ciência.

00:00:34

Por outro lado, um prompt específico,

00:00:37

"Explique por que o céu está

00:00:39

azul durante o dia", focará a IA

00:00:41

na transmissão de Rayleigh,

00:00:43

um fenómeno em que as moléculas

00:00:46

Dispersão atmosférica

00:00:47

Luz solar azul

00:00:49

mais do que outras cores.

00:00:50

Depois vem a estruturação.

00:00:52

Imagine que está a escrever um

00:00:54

Dissertação Sim

00:00:55

do que abordar todos os pontos de uma só vez,

00:00:59

você os separaria em

00:01:00

parágrafo. Da mesma forma,

00:01:02

Um prompt complexo pode ser dividido em

00:01:05

subperguntas para mais pormenores.

00:01:07

Depois, clareza. Evite

00:01:10

A ambiguidade é crucial. Como o quê

00:01:12

"Dê-me um exemplo de carnívoro" poderia

00:01:14

levar a muitos animais selvagens,

00:01:17

Mas se você especificar,

00:01:18

"pequeno carnívoro doméstico", IA

00:01:20

será orientado para "gato" ou "cão".

00:01:23

As implicações de um mal imediato

00:01:25

projetados não são desprezíveis.

00:01:27

Um prompt tendencioso ou ruim

00:01:29

pode levar a

00:01:31

erros factuais,

00:01:32

reforçar estereótipos ou

00:01:34

oferecer soluções inadequadas.

00:01:35

Por exemplo, se você perguntar IA

00:01:38

Informações baseadas em dados concretos

00:01:40

dados desatualizados ou tendenciosos,

00:01:42

reforçarão esses mesmos preconceitos.

00:01:44

Aperfeiçoamento de prompts

00:01:45

é um processo contínuo.

00:01:47

Tem de testar,

00:01:48

avaliar os resultados,

00:01:50

Refine e teste novamente.

00:01:52

Um aviso bem escrito

00:01:53

pode desbloquear o potencial da IA,

00:01:56

permitir avanços na investigação,

00:01:58

novas descobertas, ou mesmo

00:02:00

criações artísticas incríveis.

00:02:02

É como esculpir:

00:02:03

Cada ajuste lhe dará

00:02:04

aproxima-o da sua obra-prima.

00:02:06

Cada palavra, cada nuance em um

00:02:08

prompt é um passo para guiar a IA

00:02:11

na direção certa. Domínio

00:02:13

prompts são essenciais para

00:02:15

Alcance os melhores resultados.

00:00:05

Stellen Sie sich die neuronale Architektur eines

00:00:06

KI als riesiger Wald von Trails.

00:00:10

Ihre Eingabeaufforderung ist wie eine Karte

00:00:12

und einen Kompass. Ohne spezifische Anweisungen,

00:00:15

Man kann sich leicht verlaufen.

00:00:17

Wenn Sie also wollen

00:00:19

einschlägige Informationen,

00:00:20

Sie müssen die KI steuern

00:00:23

richtig.

00:00:24

Beginnen wir mit der Genauigkeit.

00:00:26

Eine vage Aufforderung, wie z.B. "Erkläre

00:00:28

des Himmels" könnte dazu führen, dass

00:00:30

eine Vielzahl von Antworten, die von

00:00:32

Von der Poesie zur Wissenschaft.

00:00:34

Auf der anderen Seite kann eine bestimmte Aufforderung,

00:00:37

"Erkläre, warum der Himmel

00:00:39

blau während des Tages" wird die KI fokussieren

00:00:41

in der Rayleigh-Sendung,

00:00:43

ein Phänomen, bei dem Moleküle

00:00:46

Atmosphärische Dispersion

00:00:47

Blaues Sonnenlicht

00:00:49

mehr als andere Farben.

00:00:50

Dann kommt die Strukturierung.

00:00:52

Stellen Sie sich vor, Sie schreiben eine

00:00:54

Dissertation eher

00:00:55

als alle Punkte auf einmal anzusprechen,

00:00:59

Du würdest sie unterteilen in:

00:01:00

Paragraph. Auf die gleiche Weise

00:01:02

Eine komplexe Eingabeaufforderung kann in

00:01:05

Unterfragen für Details.

00:01:07

Dann Klarheit. Vermeiden

00:01:10

Mehrdeutigkeit ist entscheidend. Zum Beispiel

00:01:12

"Nennen Sie mir ein Beispiel für einen Fleischfresser"

00:01:14

führen zu vielen wilden Tieren,

00:01:17

Aber wenn Sie angeben,

00:01:18

"kleiner häuslicher Fleischfresser", KI

00:01:20

orientiert sich an "Katze" oder "Hund".

00:01:23

Die Implikationen eines prompten Übels

00:01:25

nicht zu vernachlässigen sind.

00:01:27

Eine voreingenommene oder fehlerhafte Eingabeaufforderung

00:01:29

kann dazu führen, dass

00:01:31

sachliche Fehler,

00:01:32

Stereotype verstärken oder

00:01:34

unzureichende Lösungen anbieten.

00:01:35

Wenn Sie zum Beispiel KI fragen,

00:01:38

Evidenzbasierte Informationen

00:01:40

veraltete oder verzerrte Daten,

00:01:42

Sie werden dieselben Vorurteile verstärken.

00:01:44

Perfektionierung von Eingabeaufforderungen

00:01:45

ist ein fortlaufender Prozess.

00:01:47

Ihr müsst testen,

00:01:48

die Ergebnisse auszuwerten,

00:01:50

Verfeinern und erneut testen.

00:01:52

Eine gut geschriebene Aufforderung

00:01:53

kann das Potenzial von KI erschließen,

00:01:56

Ermöglichung von Durchbrüchen in der Forschung,

00:01:58

neue Entdeckungen oder sogar

00:02:00

Unglaubliche künstlerische Kreationen.

00:02:02

Es ist wie beim Bildhauen:

00:02:03

Jede Anpassung gibt Ihnen

00:02:04

bringt Sie Ihrem Meisterwerk näher.

00:02:06

Jedes Wort, jede Nuance in einem

00:02:08

prompt ist ein Schritt, um KI zu führen

00:02:11

in die richtige Richtung. Beherrschung

00:02:13

Eingabeaufforderungen sind unerlässlich für

00:02:15

Erzielen Sie optimale Ergebnisse.

00:00:05

Imagina la arquitectura neuronal de un

00:00:06

La IA como un enorme bosque de senderos.

00:00:10

Tu mensaje es como una tarjeta

00:00:12

y una brújula. Sin instrucciones específicas,

00:00:15

Puedes perderte fácilmente.

00:00:17

Así que si quieres

00:00:19

información pertinente,

00:00:20

necesitas dirigir la IA

00:00:23

correctamente.

00:00:24

Empecemos por la precisión.

00:00:26

Un mensaje vago, como "explique

00:00:28

el cielo" podría conducir a

00:00:30

una variedad de respuestas que van desde

00:00:32

de la poesía a la ciencia.

00:00:34

Por otro lado, un mensaje específico,

00:00:37

"Explica por qué el cielo está

00:00:39

azul durante el día", enfocará la IA

00:00:41

en la transmisión de Rayleigh,

00:00:43

Un fenómeno en el que las moléculas

00:00:46

Dispersión atmosférica

00:00:47

Luz solar azul

00:00:49

más que otros colores.

00:00:50

Luego viene la estructuración.

00:00:52

Imagina que estás escribiendo un

00:00:54

Disertación más bien

00:00:55

que abordar todos los puntos a la vez,

00:00:59

los separarías en

00:01:00

párrafo. De la misma manera,

00:01:02

Un mensaje complejo se puede dividir en

00:01:05

subpreguntas para obtener más detalles.

00:01:07

Luego, claridad. Evitar

00:01:10

La ambigüedad es crucial. Como qué

00:01:12

"Dame un ejemplo de un carnívoro" podría

00:01:14

conducen a muchos animales salvajes,

00:01:17

Pero si especificas,

00:01:18

"pequeño carnívoro doméstico", IA

00:01:20

se orientará hacia "gato" o "perro".

00:01:23

Las implicaciones de un mal inminente

00:01:25

diseñados no son despreciables.

00:01:27

Un mensaje sesgado o incorrecto

00:01:29

puede conducir a

00:01:31

errores de hecho,

00:01:32

reforzar estereotipos o

00:01:34

ofrecer soluciones inadecuadas.

00:01:35

Por ejemplo, si le preguntas a la IA

00:01:38

Información basada en evidencia

00:01:40

datos obsoletos o sesgados,

00:01:42

Reforzarán estos mismos sesgos.

00:01:44

Perfeccionamiento de las indicaciones

00:01:45

es un proceso continuo.

00:01:47

Tienes que probar,

00:01:48

evaluar los resultados,

00:01:50

Refinar y probar de nuevo.

00:01:52

Un mensaje bien escrito

00:01:53

puede liberar el potencial de la IA,

00:01:56

posibilitar avances en la investigación,

00:01:58

nuevos descubrimientos, o incluso

00:02:00

increíbles creaciones artísticas.

00:02:02

Es como esculpir:

00:02:03

Cada ajuste te dará

00:02:04

te acerca a tu obra maestra.

00:02:06

Cada palabra, cada matiz en un

00:02:08

prompt es un paso para guiar a la IA

00:02:11

en la dirección correcta. Maestría

00:02:13

Las indicaciones son esenciales para

00:02:15

Consigue resultados óptimos.

00:00:05

Bayangkan arsitektur saraf dari a

00:00:06

AI sebagai hutan besar jalan setapak.

00:00:10

Permintaan Anda seperti kartu

00:00:12

dan kompas. Tanpa instruksi khusus,

00:00:15

Anda bisa tersesat dengan mudah.

00:00:17

Jadi jika Anda mau

00:00:19

Informasi yang relevan,

00:00:20

Anda perlu mengarahkan AI

00:00:23

Benar.

00:00:24

Mari kita mulai dengan akurasi.

00:00:26

Prompt yang tidak jelas, seperti "jelaskan

00:00:28

langit" bisa mengarah ke

00:00:30

Berbagai tanggapan mulai dari

00:00:32

dari puisi ke sains.

00:00:34

Di sisi lain, prompt khusus,

00:00:37

"Jelaskan mengapa langit itu

00:00:39

biru di siang hari," akan memfokuskan AI

00:00:41

pada siaran Rayleigh,

00:00:43

Sebuah fenomena di mana molekul

00:00:46

Atmosfer Membubarkan

00:00:47

Sinar matahari biru

00:00:49

lebih dari warna lain.

00:00:50

Kemudian muncul penataan.

00:00:52

Bayangkan Anda sedang menulis

00:00:54

Disertasi Agak

00:00:55

daripada membahas semua poin sekaligus,

00:00:59

Anda akan memisahkannya menjadi

00:01:00

paragraf. Dengan cara yang sama,

00:01:02

Prompt yang kompleks dapat dipecah menjadi

00:01:05

sub-pertanyaan untuk detailnya.

00:01:07

Kemudian kejelasan. Menghindari

00:01:10

Ambiguitas sangat penting. Seperti apa

00:01:12

"Beri aku contoh karnivora" mungkin

00:01:14

menyebabkan banyak hewan liar,

00:01:17

Tetapi jika Anda menentukan,

00:01:18

"karnivora domestik kecil", AI

00:01:20

akan berorientasi pada "kucing" atau "anjing".

00:01:23

Implikasi dari Kejahatan yang Cepat

00:01:25

dirancang tidak dapat diabaikan.

00:01:27

Permintaan yang bias atau buruk

00:01:29

dapat menyebabkan

00:01:31

kesalahan faktual,

00:01:32

memperkuat stereotip atau

00:01:34

menawarkan solusi yang tidak memadai.

00:01:35

Misalnya, jika Anda bertanya kepada AI

00:01:38

Informasi berbasis bukti

00:01:40

data usang atau bias,

00:01:42

Mereka akan memperkuat bias yang sama ini.

00:01:44

Menyempurnakan Petunjuk

00:01:45

adalah proses yang berkelanjutan.

00:01:47

Anda harus menguji,

00:01:48

mengevaluasi hasilnya,

00:01:50

Perbaiki dan uji lagi.

00:01:52

Prompt yang ditulis dengan baik

00:01:53

dapat membuka potensi AI,

00:01:56

memungkinkan terobosan dalam penelitian,

00:01:58

penemuan baru, atau bahkan

00:02:00

kreasi artistik yang luar biasa.

00:02:02

Ini seperti memahat:

00:02:03

Setiap penyesuaian akan memberi Anda

00:02:04

membawa Anda lebih dekat ke mahakarya Anda.

00:02:06

Setiap kata, setiap nuansa dalam a

00:02:08

prompt adalah langkah untuk memandu AI

00:02:11

ke arah yang benar. Penguasaan

00:02:13

Prompt sangat penting untuk

00:02:15

Mencapai hasil yang optimal.

00:00:05

Immaginate l'architettura neurale di un

00:00:06

L'IA come un'immensa foresta di sentieri.

00:00:10

Il tuo prompt è come una carta

00:00:12

e una bussola. Senza istruzioni specifiche,

00:00:15

Ci si può perdere facilmente.

00:00:17

Quindi, se vuoi

00:00:19

informazioni pertinenti,

00:00:20

devi guidare l'IA

00:00:23

correttamente.

00:00:24

Cominciamo con la precisione.

00:00:26

Un messaggio vago, come "spiega

00:00:28

il cielo" potrebbe portare a

00:00:30

una varietà di risposte che vanno da

00:00:32

dalla poesia alla scienza.

00:00:34

D'altra parte, un prompt specifico,

00:00:37

"Spiegami perché il cielo è

00:00:39

blu durante il giorno", focalizzerà l'IA

00:00:41

nella trasmissione di Rayleigh,

00:00:43

un fenomeno in cui le molecole

00:00:46

Dispersione atmosferica

00:00:47

Luce del sole blu

00:00:49

più di altri colori.

00:00:50

Poi arriva la strutturazione.

00:00:52

Immagina di scrivere un

00:00:54

Dissertazione piuttosto

00:00:55

piuttosto che affrontare tutti i punti contemporaneamente,

00:00:59

li separeresti in

00:01:00

paragrafo. Allo stesso modo,

00:01:02

Un prompt complesso può essere suddiviso in

00:01:05

sotto-domande per i dettagli.

00:01:07

Poi la chiarezza. Evitare

00:01:10

L'ambiguità è cruciale. Come quello che

00:01:12

"Fammi un esempio di carnivoro" potrebbe

00:01:14

portano a molti animali selvatici,

00:01:17

Ma se specifichi,

00:01:18

"piccolo carnivoro domestico", AI

00:01:20

sarà orientato verso "gatto" o "cane".

00:01:23

Le implicazioni di un male immediato

00:01:25

progettati non sono trascurabili.

00:01:27

Un prompt parziale o errato

00:01:29

può portare a

00:01:31

errori di fatto,

00:01:32

rafforzare gli stereotipi o

00:01:34

offrono soluzioni inadeguate.

00:01:35

Ad esempio, se chiedi all'IA

00:01:38

Informazioni basate sull'evidenza

00:01:40

dati obsoleti o distorti,

00:01:42

Rafforzeranno questi stessi pregiudizi.

00:01:44

Suggerimenti di perfezionamento

00:01:45

è un processo continuo.

00:01:47

Devi provare,

00:01:48

valutare i risultati,

00:01:50

Perfezionare e testare di nuovo.

00:01:52

Un prompt ben scritto

00:01:53

può sbloccare il potenziale dell'IA,

00:01:56

consentire progressi nella ricerca,

00:01:58

nuove scoperte, o addirittura

00:02:00

incredibili creazioni artistiche.

00:02:02

È come scolpire:

00:02:03

Ogni regolazione ti darà

00:02:04

ti avvicina al tuo capolavoro.

00:02:06

Ogni parola, ogni sfumatura in un

00:02:08

prompt è un passo per guidare l'IA

00:02:11

nella giusta direzione. Maestria

00:02:13

I prompt sono essenziali per

00:02:15

Ottenere risultati ottimali.

00:00:05

のニューラルアーキテクチャを想像してみてください。

00:00:06

トレイルの巨大な森としてのAI。

00:00:10

プロンプトはカードのようなものです

00:00:12

そしてコンパス。具体的な指示がなければ、

00:00:15

迷子になりやすいです。

00:00:17

したがって、必要に応じて

00:00:19

関連情報、

00:00:20

AIを操縦する必要があります

00:00:23

適切に。

00:00:24

精度から始めましょう。

00:00:26

曖昧なプロンプト ("explain

00:00:28

空」は、

00:00:30

さまざまな回答から、

00:00:32

詩から科学へ。

00:00:34

一方、特定のプロンプトである

00:00:37

「なぜ空が

00:00:39

日中は青」とAIにフォーカスします

00:00:41

レイリー放送では、

00:00:43

分子が

00:00:46

大気分散

00:00:47

青い日差し

00:00:49

他の色よりも多く。

00:00:50

次に、構造化が始まります。

00:00:52

あなたが書いていると想像してみてください

00:00:54

論文むしろ

00:00:55

すべてのポイントを一度に取り上げるよりも、

00:00:59

あなたはそれらを次のように分離します

00:01:00

段落。同じように、

00:01:02

複雑なプロンプトは、次のように分解できます。

00:01:05

詳細については、サブ質問を参照してください。

00:01:07

次に、明瞭さ。避ける

00:01:10

曖昧さは非常に重要です。たとえば

00:01:12

「肉食動物の例を挙げてください」かもしれません

00:01:14

多くの野生動物につながり、

00:01:17

しかし、あなたが指定すると、

00:01:18

「小型家内肉食動物」、AI

00:01:20

は「猫」または「犬」に向けられます。

00:01:23

プロンプトの悪の意味

00:01:25

設計されたものは無視できません。

00:01:27

偏ったプロンプトや不適切なプロンプト

00:01:29

につながる可能性があります。

00:01:31

事実誤認

00:01:32

固定観念を強めたり、

00:01:34

不十分な解決策を提供する。

00:01:35

例えば、AIに

00:01:38

エビデンスに基づく情報

00:01:40

古いデータや偏ったデータ、

00:01:42

彼らはこれらの同じ偏見を強化します。

00:01:44

プロンプトの完成

00:01:45

は継続的なプロセスです。

00:01:47

あなたはテストしなければなりません、

00:01:48

結果を評価し、

00:01:50

改良して再度テストします。

00:01:52

よく書かれたプロンプト

00:01:53

AIの可能性を解き放つことができ、

00:01:56

研究のブレークスルーを可能にし、

00:01:58

新しい発見、あるいは

00:02:00

信じられないほどの芸術的作品。

00:02:02

それは彫刻のようなものです:

00:02:03

各調整はあなたに与えます

00:02:04

あなたの傑作に近づきます。

00:02:06

すべての単語、すべてのニュアンス

00:02:08

prompt は AI を誘導するステップです

00:02:11

正しい方向に。制圧

00:02:13

プロンプトは、

00:02:15

最適な結果を達成します。

00:00:05

Stel je de neurale architectuur voor van een

00:00:06

AI als een enorm woud van paden.

00:00:10

Uw prompt is als een kaart

00:00:12

en een kompas. Zonder specifieke instructies,

00:00:15

Je kunt gemakkelijk verdwalen.

00:00:17

Dus als je wilt

00:00:19

relevante informatie,

00:00:20

je moet de AI aansturen

00:00:23

correct.

00:00:24

Laten we beginnen met nauwkeurigheid.

00:00:26

Een vage prompt, zoals 'leg uit'

00:00:28

de lucht" zou kunnen leiden tot

00:00:30

een verscheidenheid aan reacties, variërend van

00:00:32

van poëzie tot wetenschap.

00:00:34

Aan de andere kant, een specifieke prompt,

00:00:37

"Leg uit waarom de lucht is

00:00:39

blauw gedurende de dag", zal de AI zich concentreren

00:00:41

op de Rayleigh-uitzending,

00:00:43

een fenomeen waarbij moleculen

00:00:46

Atmosferische verspreiding

00:00:47

Blauw zonlicht

00:00:49

meer dan andere kleuren.

00:00:50

Dan komt de structurering.

00:00:52

Stel je voor dat je een

00:00:54

Proefschrift in plaats daarvan

00:00:55

dan alle punten in één keer aan te pakken,

00:00:59

je zou ze scheiden in

00:01:00

alinea. Op dezelfde manier,

00:01:02

Een complexe prompt kan worden opgesplitst in

00:01:05

subvragen voor details.

00:01:07

Dan duidelijkheid. Vermijden

00:01:10

Ambiguïteit is cruciaal. Zoals wat

00:01:12

"Geef me een voorbeeld van een carnivoor" zou kunnen

00:01:14

leiden tot veel wilde dieren,

00:01:17

Maar als je specificeert,

00:01:18

"kleine binnenlandse carnivoor", AI

00:01:20

zal gericht zijn op "kat" of "hond".

00:01:23

De implicaties van een prompt kwaad

00:01:25

ontworpen zijn niet te verwaarlozen.

00:01:27

Een bevooroordeelde of slechte prompt

00:01:29

kan leiden tot

00:01:31

feitelijke onjuistheden,

00:01:32

stereotypen te versterken of

00:01:34

ontoereikende oplossingen bieden.

00:01:35

Als je bijvoorbeeld AI vraagt

00:01:38

Wetenschappelijk onderbouwde informatie

00:01:40

verouderde of bevooroordeelde gegevens,

00:01:42

Ze zullen dezelfde vooroordelen versterken.

00:01:44

Prompts perfectioneren

00:01:45

is een continu proces.

00:01:47

Je moet testen,

00:01:48

de resultaten te evalueren,

00:01:50

Verfijnen en opnieuw testen.

00:01:52

Een goed geschreven prompt

00:01:53

het potentieel van AI kan ontsluiten,

00:01:56

doorbraken in onderzoek mogelijk te maken,

00:01:58

nieuwe ontdekkingen, of zelfs

00:02:00

ongelooflijke artistieke creaties.

00:02:02

Het is net als beeldhouwen:

00:02:03

Elke aanpassing geeft je

00:02:04

brengt je dichter bij je meesterwerk.

00:02:06

Elk woord, elke nuance in een

00:02:08

prompt is een stap om AI te begeleiden

00:02:11

in de goede richting. Meesterschap

00:02:13

Prompts zijn essentieel voor

00:02:15

Behaal optimale resultaten.

00:00:05

Hãy tưởng tượng kiến trúc thần kinh của một

00:00:06

AI như một rừng đường mòn khổng lồ.

00:00:10

Lời nhắc của bạn giống như một tấm thiệp

00:00:12

và một la bàn. Không có hướng dẫn cụ thể,

00:00:15

Bạn có thể bị lạc dễ dàng.

00:00:17

Vì vậy, nếu bạn muốn

00:00:19

thông tin liên quan,

00:00:20

bạn cần điều khiển AI

00:00:23

Chính xác.

00:00:24

Hãy bắt đầu với độ chính xác.

00:00:26

Một lời nhắc nhở mơ hồ, như "giải thích

00:00:28

bầu trời" có thể dẫn đến

00:00:30

Một loạt các câu trả lời khác nhau, từ

00:00:32

từ thơ ca đến khoa học.

00:00:34

Mặt khác, một lời nhắc cụ thể,

00:00:37

"Giải thích tại sao bầu trời lại như vậy

00:00:39

màu xanh vào ban ngày", sẽ tập trung AI

00:00:41

trên chương trình phát sóng Rayleigh,

00:00:43

Một hiện tượng mà các phân tử

00:00:46

Phân tán khí quyển

00:00:47

Ánh sáng mặt trời xanh

00:00:49

nhiều hơn các màu khác.

00:00:50

Sau đó đến cấu trúc.

00:00:52

Hãy tưởng tượng bạn đang viết một

00:00:54

Luận án thay vì

00:00:55

hơn là giải quyết tất cả các điểm cùng một lúc,

00:00:59

bạn sẽ tách chúng thành

00:01:00

đoạn. Theo cách tương tự,

00:01:02

Một lời nhắc phức tạp có thể được chia thành

00:01:05

câu hỏi phụ để biết chi tiết.

00:01:07

Sau đó rõ ràng. Tránh

00:01:10

Sự mơ hồ là rất quan trọng. Thích cái gì

00:01:12

"Hãy cho tôi một ví dụ về một động vật ăn thịt" có thể

00:01:14

dẫn đến nhiều động vật hoang dã,

00:01:17

Nhưng nếu bạn chỉ định,

00:01:18

"động vật ăn thịt nhỏ trong nước", AI

00:01:20

sẽ được định hướng theo hướng "mèo" hoặc "chó".

00:01:23

Ý nghĩa của một cái ác nhanh chóng

00:01:25

được thiết kế không đáng kể.

00:01:27

Lời nhắc thiên vị hoặc xấu

00:01:29

có thể dẫn đến

00:01:31

lỗi thực tế,

00:01:32

củng cố định kiến hoặc

00:01:34

đưa ra các giải pháp không thỏa đáng.

00:01:35

Ví dụ: nếu bạn hỏi AI

00:01:38

Thông tin dựa trên bằng chứng

00:01:40

dữ liệu lỗi thời hoặc thiên vị,

00:01:42

Họ sẽ củng cố những thành kiến tương tự.

00:01:44

Lời nhắc hoàn thiện

00:01:45

là một quá trình liên tục.

00:01:47

Bạn phải kiểm tra,

00:01:48

đánh giá kết quả,

00:01:50

Tinh chỉnh và kiểm tra lại.

00:01:52

Một lời nhắc được viết tốt

00:01:53

có thể mở khóa tiềm năng của AI,

00:01:56

tạo điều kiện cho những đột phá trong nghiên cứu,

00:01:58

Những khám phá mới, hoặc thậm chí

00:02:00

sáng tạo nghệ thuật đáng kinh ngạc.

00:02:02

Nó giống như điêu khắc:

00:02:03

Mỗi điều chỉnh sẽ cung cấp cho bạn

00:02:04

đưa bạn đến gần hơn với kiệt tác của mình.

00:02:06

Mỗi từ ngữ, mọi sắc thái trong một

00:02:08

prompt là một bước để hướng dẫn AI

00:02:11

đi đúng hướng. Mastery

00:02:13

Lời nhắc rất cần thiết cho

00:02:15

Đạt được kết quả tối ưu.

00:00:05

想像一下

00:00:06

人工智慧是一片巨大的小徑森林。

00:00:10

你的提示就像一張卡片

00:00:12

和指南針。沒有具體說明，

00:00:15

你很容易迷路。

00:00:17

所以如果你願意

00:00:19

相關信息，

00:00:20

你需要引導人工智慧

00:00:23

正確。

00:00:24

讓我們從準確性開始。

00:00:26

一個模糊的提示，如“解釋

00:00:28

天空“可能導致

00:00:30

各種反應，包括

00:00:32

從詩歌到科學。

00:00:34

另一方面，一個特定的提示，

00:00:37

“解釋為什麼天空是

00:00:39

白天是藍色的“，將聚焦 AI

00:00:41

在瑞利廣播中，

00:00:43

分子

00:00:46

大氣擴散

00:00:47

藍色陽光

00:00:49

比其他顏色更多。

00:00:50

然後是結構。

00:00:52

想像一下，你正在寫一個

00:00:54

學位論文

00:00:55

而不是一次解決所有要點，

00:00:59

你可以把它們分成

00:01:00

段。以同樣的方式，

00:01:02

一個複雜的提示可以分解為

00:01:05

子問題了解詳情。

00:01:07

然後是清晰度。避免

00:01:10

模棱兩可至關重要。比如

00:01:12

“給我舉個食肉動物的例子”可能會

00:01:14

導致許多野生動物，

00:01:17

但是，如果您指定，

00:01:18

“小型家養食肉動物”，人工智慧

00:01:20

將面向「貓」或「狗」。

00:01:23

提示邪惡的含義

00:01:25

設計不容忽視。

00:01:27

有偏見或錯誤的提示

00:01:29

可導致

00:01:31

事實誤差，

00:01:32

強化刻板印象或

00:01:34

提供不充分的解決方案。

00:01:35

例如，如果你問 AI

00:01:38

循證資訊

00:01:40

過時或有偏見的數據，

00:01:42

它們將強化這些相同的偏見。

00:01:44

完善提示

00:01:45

是一個持續的過程。

00:01:47

你必須測試，

00:01:48

評估結果，

00:01:50

再次優化並測試。

00:01:52

寫得很好的提示

00:01:53

可以釋放AI的潛力，

00:01:56

實現研究突破，

00:01:58

新發現，甚至

00:02:00

不可思議的藝術創作。

00:02:02

這就像雕刻：

00:02:03

每次調整都會給你

00:02:04

讓你更接近你的傑作。

00:02:06

每一個字，每一個細微差別

00:02:08

提示是引導 AI 的步驟

00:02:11

朝著正確的方向。掌握

00:02:13

提示是必不可少的

00:02:15

達到最佳效果。

Mandarine AI: CE QUI POURRAIT VOUS INTÉRESSER

LES COURS ASSOCIÉS Cette vidéo fait partie des cours suivants

Abonnés

2854 vues

E-learning Intermédiaire

Partie 05 - Maîtriser les prompts pour l'IA Générative : Création, évaluation, et bonnes pratiques

Découvrez l’utilisation des prompts afin de guider précisément l’IA vers vos besoins.

Cours E-learning

TOUS LES COURS