Chapitre 3

Principes techniques : analyse approfondie des mécanismes de base des LLM

Ce n’est qu’en comprenant comment l’IA « pense » que l’on peut mieux collaborer avec elle.

Token : le monde vu par les yeux de l’IA

Un token est l’unité de base qu’IA utilise pour traiter le texte. Un token correspond approximativement à 4 caractères anglais ou à 1 à 2 caractères chinois.

Exemple :

“Hello World” = [“Hello”, “ World”] = 2 tokens

“Bonjour le monde” = [“Bonjour”, “le monde”] = 2 tokens

Context Window (fenêtre de contexte)

Le Context Window est la quantité de texte qu’une IA peut “voir” à la fois. Vous pouvez le considérer comme la “mémoire de travail” de l’IA.

GPT-3.5
4K
Un court article
GPT-4
128K
Un roman
Claude 3
200K
Quelques livres

Attention : comment l’IA « se concentre-t-elle » sur les points clés ?

Théorie du surligneur

Imaginez que vous lisez un article en surlignant les points clés. Le mécanisme d’Attention est le « surligneur » de l’IA : il repère automatiquement les parties les plus pertinentes du texte.

Par exemple, lorsque l’IA traite cette phrase :

“The cat sat on the mat because it was tired.”

L’IA remarquera que “it” fait référence à “cat”

Portée pratique

Un bon nommage permet à l’IA de mieux comprendre votre code.userProfile que data1 C’est plus pertinent, et l’IA comprendra mieux le contexte.

Prompt engineering

Cadre RTCC

RRole(rôle)

Vous êtes un ingénieur front-end expérimenté...

TTask (tâche)

Aidez-moi à créer un formulaire de connexion...

CContext (contexte)

Utilisation de React et Tailwind...

CConstraint (contrainte)

N’utilisez pas de bibliothèque UI tierce...

Chain of Thought(CoT)

Amener l’IA à « ralentir et réfléchir », à raisonner étape par étape au lieu de donner directement une réponse.

Question générale :

« Lequel est le plus grand, 9.11 ou 9.8 ? »

Question CoT :

“Lequel est le plus grand, 9.11 ou 9.8 ? Réfléchissez étape par étape.”

Few-Shot Learning

En donnant quelques exemples à l’IA, apprenez-lui le style et le format que vous souhaitez.

Entrée : apple
Sortie : pomme

Entrée : banana  
Sortie : banane

Entrée : orange
Sortie : 

Prompt vs Context

Beaucoup de gens se concentrent excessivement sur les techniques de Prompt et négligent l'importance du Context. Fournir à l'IA suffisamment de contexte (code, documentation, exemples) est plus efficace qu'un Prompt soigneusement conçu.